一、項目簡介

隨著AlphaGo及其Zero的相繼推出，近年來以神經網絡計算為基礎的深度學習及相關優化算法已成為人們研究AI的熱點。深度學習算法在AlphaGo中的成功應用主要是依賴神經網絡監督學習的網絡層次及神經元數量提升，而其Zero的應用不同則是在于引進了博弈優化的思想，這就給以并行計算為核心的神經網絡優化算法理論研究提供新的思路。

鑒于傳統神經網絡優化算法面臨非全局優化的難題，我們基于吉布斯分布采樣優化計算，提出一種以脈沖神經元構成的混合網絡結構動力學系統來實現的神經網絡全局優化算法，引進納什平衡理論來優化的神經網絡計算方案，并設計一款相應的通用神經網絡并行處理器芯片，以新型芯片編程架構模擬人腦功能進行感知、行為和思考新型芯。

二、前期研究基礎

本團隊主要是由廈門大學福建省集成電路設計工程技術研究中心、廈門大學集成電路設計與測試分析福建省高校重點實驗室的教師與學生組成的，主要從事人工智能、網絡通訊、集成電路設計、納米單電子器件等方面的研究工作，并積累了深厚的研究基礎。團隊首席科學家郭東輝教授十多年前曾在美國加州Berkeley 大學非線性電路實驗室訪問，從事有關細胞神經網絡(CNN)有關課題的研究，先后主持國家自然科學基金項目五項，其中與神經網絡研究內容相關的有兩項，分別是《視覺神經網絡光電集成系統的研究》(批準號：69686004)和《混沌神經網絡加密算法及其相應集成電路的設計研究》(批準號：60076015)。

本團隊同時也是廈門市集成電路設計公共服務平臺的主要技術支撐單位。在廈門市科技重大專項經費的支持下，我們配備了開展模擬及數字SOC 芯片設計所需要的各種EDA 工具和IC 測試設備。此外，廈門集成電路設計公共服務平臺也是TSMC、SMIC 等芯片制造廠重要合作伙伴，并與廈門聯芯、三安集成等芯片制造廠也有長期的合作協議，可以進行包括射頻及功率芯片在內各類模擬及數字SOC 芯片的設計流片。同樣，在學校211 和985 經費的支持下，本團隊也獨立配備了8 臺IBM 服務器分別運行MATLAB、OPNET、SPW、ANSYS、Silvaco TCAD 等系統設計與器件工藝仿真工具。本團隊所在的微電子與集成電路學科也已列入我校“雙一流”建設學科，有關類腦芯片設計相關課題研究所需要的科研環境建設將得到重點支持。特別是廈門聯芯公司在量產后，已將本團隊作為其先導技術開發的重要合作伙伴，也委托我們開發相應的器件模型及電路工藝庫。在廈門火炬高新區及廈門市IC 平臺的支持下，廈門聯芯公司還可以為我們團隊提供免費的MPW流片業務。

自2009年，本團隊與福建新大陸電腦股份有限公司簽署 “共建SoC聯合實驗室”以來，基于該平臺，每年合作項目經費近百萬，同時還完成了多項橫向合作項目：面向金融、稅控的專用信息處理與控制SoC芯片開發、安全密碼算法研究、區塊鏈接技術研究等等，培養了大批優秀的碩士畢業生；廈門市美亞柏科信息股份有限公司是本團隊的長期合作伙伴之一。

總之，不管從算法理論研究還是從應用技術開發來看，本課題組已具備相當優秀的研究基礎和研究經驗，以及顯著的前沿技術攻關能力。

三、應用技術成果

我們的相關研究成果也得到企業界的重視和肯定，課題組先后承擔過如深圳 華為公司首歀交換芯片項目的調度算法設計、福建新大陸首款二維碼識別芯片的算法及后端版圖綜合設計、臺灣盛群公司首款32 位處理器及專用處理器編譯器開發和廈門元順公司多款電源管理芯片的設計。最近課題組還為我國某研究機構開發28nm 的低功耗設計流程專門設計一款掛載加可重構解密算法協處理器的32 位通用處理器驗證芯片。