中国有3000多所大学,其中985所大学自然是众所周知的。网上讨论最多的大学是什么?那自然是排名。有些网友可以从各个角度找到各种排名,证明自己的学校比别人好。
清华北大中国第一名是谁?没人能说清楚,标准不同,结果也不同,就像美国的哈佛和MIT一样。、谁更牛逼斯坦福?
5月28日和29日,清华大学5项最新科研成果陆续在Nature上发表,其中一项科研成果作为封面文章出现在Nature杂志上,清华再次展现了自己国内顶尖大学的风采。
01
芯片结果登封面
清华大学施路平教授团队提出了一种基于视觉原语的互补双通道脑视觉感知新范式,开发了一种基于视觉原语的新范式。全球首款类脑互补视觉芯片“天眸芯”。2024年5月29日,基于该研究成果的论文《面向开放世界感知的视觉芯片》,具有互补通道登上《自然》杂志作为封面文章。。
这是继2018年异构融合脑计算“天机芯”(已商业化)之后,该团队第二次登上《自然》杂志封面,标志着中国在脑计算和脑感知两个重要方向上取得了基本突破。
视觉感知是无人系统应用中获取信息的核心途径。然而,如何实现高效准确的视觉感知对世界来说是一个巨大的挑战。由于“功耗墙”和“带宽墙”的限制,传统的视觉感知芯片在应对危险场景时往往会面临失真、失效或高延迟的问题,大大降低了稳定性和安全性。
基于这一挑战,清华大学开发了“天眸芯”,在极低的带宽(降低90%)和耗电成本下,实现了高速、10bit高精度、130dB高动态范围的视觉信息采集,突破了传统视觉感知范式的性能瓶颈。在“天眸芯”的基础上,团队还自主开发了高性能软件和算法,并在开放环境的车载平台上进行了性能验证,展示了其在智能无人系统领域的巨大应用潜力。
在智能感知芯片领域,“天眸芯”的成功研发无疑是一个重大突破。类脑计算芯片“天机芯”的组合、类脑软件工具链和类脑机器人已经应用到技术积累中,“天眸芯”的加入将进一步完善类脑智能生态,有效推动我国人工通用智能的发展。
我们国家的施路平教授类脑领域研究的先行者。新华社曾发文:在AI“无人区”探路中,中国类脑计算先行者施路平。2013年,路平回到清华大学。(曾任新加坡科学院人工认知存储器实验室主任、光学材料与系统实验室主任、非易失性存储器实验室主任等。),作为清华大学脑计算研究中心的主任,我带领涵盖脑科学、计算机、微电子、精密仪器、自动化、材料等多学科的团队,从零开始探索。清华脑研究取得了一系列重大成就,达到了国际前沿水平。
有的人可能会以光刻机为例,天机芯片在设计芯片时,已经考虑到生产工艺是国内芯片厂商可以承接的,不会过度依赖工艺。它可以通过国内厂商目前的工艺实现优秀的计算能力,这也是类脑计算的潜在优势之一。
清华大学在半导体领域做出了突出贡献,被誉为支撑中国半导体产业的“半壁江山”。不仅在科研领域,在商界也是如此。翻看主要的半导体上市公司,相当一部分活跃在清华学生身上,如韦尔股份、赵一创新、紫光系、卓胜微等。
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其余4项发表成果
量子领域:清华大学段路明研究组第一次基于数百离子量子实现比特的量子模拟计算。2024年5月29日,Nature官网发表了一篇论文《数百个具有单比特分辨率的囚禁离子二维量子模拟器》,被Nature审稿人称为“在量子模拟领域取得了巨大进步,“里程碑值得关注”。
生物领域:清华大学刘俊杰、陈春来和北京大学白洋共同通讯于2024年5月29日在Nature上发表题为“Pro-CRISPR PcrIIC1-associated Cas9 system for enhanced bacterial immunity"研究论文,该研究对2062个完整的Cas9位点进行了鉴定,对其相关蛋白质的结构进行预测,并揭示了II-Cas9的三种结构生长轨迹。
天文地理:清华大学水利水电工程系副教授团队于2024年5月29日在《自然》杂志上(Nature)发表题为“Streamflow seasonality in a snow-dwindling world"研究论文(Research Article),对河流径流过程中降雪变化的复杂响应机制进行了系统的揭示,明确了冬季降雪减少对径流季节的影响规律。
化学领域:清华大学化学系刘强课题组通过设计和构建具有精细可调限域结构的阴离子锰氢催化活性中间体,在酮亚胺化合物的不对称氢化反应中,在手性识别和不对称催化研究领域取得了新的进展,成功实现了对微小差异烷基替代基之间的精确手性识别。相关研究于2024年5月28日在《自然》上发表,题目为“微小差异烷基替代酮亚胺化合物的不对称氢化”。
03
回顾与建议
清华北大作为中国顶尖大学,近年来在网上受到了很多批评,很多都是有节奏的。比如清华出国,甚至前段时间校庆被炒作“没见过国旗”等等,这让学校不得不出来辟谣。
清华作为中国顶尖大学,无数清华学生活跃在中国各行各业的一线,在各个领域、各个时期为国家建设做出了突出贡献。
2天之内,发表5篇Nature文章,不得不说是一项伟大的成就,特别是在基础科学领域。
备注:本文除特别注明的数据表外,其余图片取自网络公开渠道数据。,版权归原创者所有。这篇文章只是编辑的观点,有局限性,没有任何决策依据。
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