清华新闻网4月18日电（记者曲田摄影李派）4月17日下午，清华大学与中国远洋海运集团在工字厅东厅签署战略合作框架协议，聚焦人才培养、科研创新、产教融合开展深入合作。清华大学党委书记邱勇，中国远洋海运集团董事长、党组书记万敏出席并见证签约。清华大学副校长杨斌，中国远洋海运集团副总经理、党组成员陈扬帆代表双方签署协议。邱勇向中国远洋海运集团对校企合作的高度重视表示感谢。他说，清华大学牢记习近平总书记的殷殷嘱托，当前正深入实施《清华大学全面贯彻落实党的二十大精神行动方案》，持续深化改革，统筹推进三个2030中长期战略规划，深刻把握发展新质生产力的实践要求，奋力推动学校高质量发展不断取得新成效。中国远洋海运集团是全球最大的航运企业，多年来聚焦核心主业、实施全球化布局，取得了令人瞩目的成绩。双方签署战略合作框架协议正当其时、恰逢其势。面向未来，期待双方着眼长远，进一步加强战略对接，在人才培养输送、产学研协同创新、国际交流合作等方面不断拓展合作新赛道，更好服务国家发展大局，为强国建设、民族复兴贡献力量。万敏介绍了中国远洋海运集团发展战略和项目布局相关情况。他说，服务国家战略、推进国际合作和全球化发展，是中国远洋海运集团义不容辞的责任。当前，集团正加快数字智能、绿色低碳转型，致力于打造全球绿色数智化综合物流供应链服务生态，创建世界一流航运科技企业。清华大学是历史悠久的高等学府，多学科综合特点突出，高层次研究人才聚集，高水平科学实验设施完备，长期以来为我国政治、经济和社会发展提供了重要的人才和科技支撑。希望通过此次战略合作，双方能够更好地实现校企资源的优势互补，进一步推动科研平台建设，加强科技创新合作，深化党建与人才交流，为加快建设交通强国、航运强国作出新的更大贡献。根据协议，双方将面向推进新型工业化、培育新质生产力的国家重大发展战略，以“校企联动、优势互补、协同创新、合作共赢”为原则，聚焦数字智能、绿色低碳等重点方向，探索创新校企合作模式，共建高水平科技创新平台，加强关键核心技术联合攻关，开展高层次人才交流培养，推进产学研深度融合，加强科技成果转化应用，共同推进产业转型升级，助力双方实现高质量发展。会前，万敏一行先后调研了清华大学网络科学与网络空间研究院、计算机系和工业工程系，参观了相关实验室和校史馆。中国远洋海运集团人力资源本部、数字化转型本部、人力资源中心有关负责人，清华大学党政办、研究生院、科研院、国内合作办、学生职业发展指导中心等相关部门负责人参加有关活动。 查看详细>>

近日，国际计算机协会安全专委会（The ACM Special Interest Group on Security,Audit and Control,简称ACM SIGSAC）在丹麦哥本哈根宣布了2023年度ACM SIGSAC博士论文奖获得者。计算机系网络研究所2022届博士毕业生冯学伟的学位论文“网络协议中的跨层交互安全问题研究”（Exploring the Security Implications of Cross-Layer Interactions in Network Protocols）荣获ACM SIGSAC博士论文奖亚军（SIGSAC Doctoral Dissertation Award Runner-Up），指导教师为计算机系徐恪教授。这是ACM SIGSAC博士论文奖自2014年设立以来，首次有来自亚太地区的入围者。该论文从分层网络模型的“层间交互”这一新角度切入，系统性地研究发现了Wi-Fi、5G、IP、TCP等基础网络协议在层间交互过程中出现的多个隐蔽高危漏洞，并给出了一体化的防御方案。相关研究成果发表于国际电气电子工程师学会安全与隐私会议（IEEE S&P）、USENIX安全会议（USENIX Security）、互联网协会网络与分布式系统安全会议（NDSS）、国际计算机协会计算机与通信安全会议（CCS）等安全领域顶级会议，并获得CCS2020最佳论文提名奖以及首届国际基础科学大会前沿科学奖。ACM SIGSAC是国际计算机协会安全领域的唯一专业性组织。ACM SIGSAC博士论文奖旨在表彰全球范围内对计算机安全、审计和控制领域作出杰出贡献的博士论文。 查看详细>>

DNA拓扑结构变化可调控R-loop的动态平衡，与基因组稳定性密切相关。DNA拓扑异构酶1（TOP1）作为真核生物高度保守的拓扑异构酶，其特异性抑制剂CPT（camptothecin）可诱导基因组R-loop的积累，并导致基因组不稳定。然而，目前对于基因组拓扑结构变化如何影响R-loop水平进而调控基因组稳态的机制仍然未知。11月27日，清华大学生命学院孙前文实验室在《自然·通讯》（Nature Communications）期刊上发表了题为“DNA聚合酶ε协调基因组拓扑状态和R-loop的形成以保持拟南芥基因组的完整性”（DNA polymeraseεharmonizes topological states and R-loops formation to maintain genome integrity in Arabidopsis）的研究论文，揭示了拟南芥中DNA聚合酶ε参与调控topoR-loop动态变化和DNA复制进程，进而维持基因组完整性的分子机制。作者首先在拟南芥中应用TOP1抑制剂（TOP1i,TOP1 inhibitor）建立了一个反映R-loop水平与基因组拓扑状态的监测系统，发现CPT处理可显著促进根尖组织中基因组R-loop（拓扑结构发生改变导致的R-loop变化，简称为topoR-loop）水平和DNA断裂标记γH2AX水平的升高，并最终抑制根生长。利用CPT进行反向遗传筛选发现DNA损伤修复激酶ATM的突变对CPT尤其敏感，基因组R-loop水平积累尤为显著，根的生长受到严重抑制。在ATM突变体基础上利用该系统筛选鉴定出负责先导链合成的DNA聚合酶ε催化亚基POL2A的突变，可恢复ATM中TOP1i诱导的topoR-loop积累和DNA损伤。深入研究发现POL2A可抑制DNA复制起始位点附近topoR-loop的积累，并降低CPT处理后正在进行DNA复制的细胞中的DNA损伤水平。该研究表明，DNA聚合酶ε可响应基因组拓扑结构变化，协同调控R-loop动态变化和DNA复制进程，从而维持基因组的完整性。该发现对深入理解人类癌症化疗过程中ATM缺陷导致TOP1i靶向药物耐药性的机制提供了重要信息，同时为联合使用DNA损伤药物和分层治疗提供可能的新策略。清华大学生命学院2016级博士李沁为论文第一作者，孙前文副教授为论文通讯作者。该研究得到实验室成员周劲聪博士、李帅博士、张卫峰博士、李宽博士，2017级博士生杜盈雪，以及复旦大学王应祥教授的帮助。研究得到国家自然科学基金、国家科技部基金、清华-北大生命科学联合中心的资助。论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-023-43680-7#Sec2 查看详细>>

近日，清华大学物理人才培养“攀登计划”启动仪式在西阶教室举行。清华大学党委书记邱勇、副校长彭刚，“攀登计划”首席教授、中国科学院院士朱邦芬，“攀登计划”指导委员会主任钱颖一和部分委员等出席启动仪式。“攀登计划”提出者、诺贝尔物理学奖获得者、清华大学教授杨振宁视频致辞。杨振宁在视频致辞中指出，物理学的前沿发展方向非常多，分为原理性的和应用性的，二者都会对物理学未来二三十年的发展有很大贡献。杨振宁对参加“攀登计划”的学生寄予厚望，希望大家学有所成。邱勇表示，清华大学在杨振宁先生等人的倡议下，启动物理人才培养“攀登计划”，是深入贯彻落实习近平总书记重要讲话精神，服务高水平科技自立自强、高质量基础学科人才培养的重要举措。清华大学历来高度重视基础学科人才培养工作，物理系在传承优秀育人传统基础上，先后创办基础科学班和清华学堂物理班，在长期办学实践中积累了基础研究人才培养的宝贵经验。面向未来，学校将坚定“中国教育是能够培养出大师来的”的自信，不断完善高水平人才培养体系，持续推动基础学科人才培养改革。希望物理系坚持自由探索研究和目标导向研究“两条腿走路”，实现更多原始创新突破，全面提高人才自主培养质量，为国家源源不断培养基础学科领域未来学术领军人才。邱勇勉励“攀登计划”的首届同学们，要坚定理想信念，深怀爱党爱国之心，传承弘扬清华光荣传统，主动培养科学精神、创新能力和批判性思维，探究真学问，勇攀新高峰，努力成长为可堪大用、能担重任的栋梁之材。钱颖一分享了对清华物理学科发展历史和脉络的认识，并表示，在清华物理学科的建立发展过程中，学科传统和育人理念都得到了很好的传承和发展。通过分享对“攀登”一词的理解，他寄语同学们在思考如何攀登的同时，也要思考为什么攀登，并勉励同学们始终坚守学习物理学和攀登科学高峰的初心。北京大学物理学院院长高原宁对“攀登计划”启动表示祝贺。他说，清华大学物理系在核心课程建设、教育教学改革、学术氛围营造等方面积累了一系列有益有效的经验，对物理学科拔尖创新人才培养起到了积极的示范带动作用。希望双方继续深化合作，在拔尖创新人才自主培养、服务国家重大战略等方面作出新的重要贡献。朱邦芬向“攀登计划”倡导者杨振宁先生致以敬意，向一直以来关心支持物理学科人才培养的各界人士表示感谢。他说，清华大学物理系将努力传承“教育救国”“科学救国”的精神，在继承基础科学班和清华学堂物理班成功经验的基础上，把培育拔尖创新人才的工作不断推向前进。他鼓励同学们要提高对探索未知世界的兴趣，增强为祖国为人民攀登世界科学高峰的历史使命感，找到合适的前沿研究领域，努力成长为基础科学的世界一流人才。物理系主任段文晖表示，清华大学物理系一直努力创造条件，全方位营造良好的育人环境，以利于有潜质的优秀人才脱颖而出。未来，物理系将认真落实“攀登计划”培养方案，通过选配学业导师、制定个性化培养方案、提升国际化培养水平等方式，为同学们成长成才营造良好环境。希望同学们勇攀科学高峰，为国家富强、人类进步贡献智慧和力量。“攀登计划”学生代表王浩晨表示，作为“攀登计划”首届学生，对有机会深入前沿领域探索未知感到十分振奋，将和同学们一道，传承清华物理人敢于创新、乐于奉献的精神，以求知之心、克难之勇、报国之志，努力成为可堪大用的栋梁之材。清华大学相关职能部门负责人，国内部分中学教师代表，“攀登计划”学业导师，首批“攀登计划”全体学生参加启动仪式。启动仪式结束后，“攀登计划”指导委员会部分委员和全国部分重点中学校长及物理教师在第二教学楼会议室参加了“攀登计划”人才培育研讨会，就“攀登计划”人才培养方案、拔尖创新人才培养的大中衔接、学生科学思维和创新性思维培养等问题进入了深入交流和讨论。清华大学物理人才培养“攀登计划”由杨振宁先生提出，朱邦芬先生领衔，旨在培养物理学和以物理学为基础的高科技领域一流创新人才，使之成为世界科技发展的引领者开拓者。这是清华大学在拔尖创新人才培养上的又一新举措。2023年4月，清华大学正式发布“攀登计划”招生办法，首届学生于2023年8月入学。 查看详细>>

11月5日，清华大学与深圳市人民政府全面深化合作协议签署仪式在深圳举行。清华大学党委书记邱勇，深圳市委副书记、市长覃伟中出席并见证签约。仪式前，邱勇为深圳市高校领导干部、科研机构与科技企业代表，以及全市教育、科技、人才相关部门负责同志作了题为“牢记嘱托乘势而上推动高等教育和科技创新先行示范”专题报告。深圳市委常委、组织部部长程步一，副市长陈清，市政府秘书长高圣元，清华大学副校长姜培学参加有关活动。根据协议，双方将围绕服务国家重大战略，按照“互惠共赢、深化合作、协同创新、务求实效”的原则，充分发挥深圳市场化、法治化、国际化开放创新优势和清华大学教育、科技、人才优势，高水平建设清华大学深圳国际研究生院、深圳清华大学研究院，持续深化在人才培养、科技创新、平台建设、科技成果转化、人才输送、智库咨询等领域的务实合作，以更多互利共赢合作发展新成果，为建设教育强国、科技强国、人才强国作出积极贡献。邱勇在专题报告中运用详实的数据和丰富的案例，生动阐释了在建设教育强国新征程上高等教育的使命任务，深入分析了科技创新面临的机遇挑战。他说，高等教育要在落实立德树人根本任务、建设高质量教育体系、服务高质量发展、推进高水平对外开放等方面积极发挥龙头作用，既要遵循教育的长周期规律，也要主动把握改革机遇、推动系统性跃升和质变。实现高水平科技自立自强，必须完善大学创新体系和产业创新体系，更好发挥大学和企业创新双引擎作用，集聚优秀人才，培育创新文化，增强教育、科技、人才共同推动高质量发展的倍增效应。“一座创新型城市一定要有能够支撑创新型城市发展的一流大学。一所世界一流的创新型大学，必将成为一个创新型城市最靓丽的名片。”邱勇说，深圳是粤港澳大湾区建设的核心引擎，高等教育和科技创新前景广阔、未来可期。清华期待与深圳一同努力回答好“强国建设，高等教育何为、科技创新何为”的时代命题，相信永葆“闯”的精神、“创”的劲头、“干”的作风，先行示范的深圳一定会创造出新的更大奇迹。覃伟中主持报告会并代表深圳市委市政府对专题报告和清华大学对深圳改革开放、创新发展的关心支持表示感谢。他强调，全市各区各部门各高校要深入学习贯彻习近平总书记关于教育的重要论述，全面贯彻党的教育方针，牢牢把握社会主义办学方向，落实立德树人根本任务，更加积极主动服务建设教育强国、科技强国、人才强国，以先行示范标准和担当加快建设教育强市，坚持走高等教育高水平、特色化、内涵式发展道路，深化高等教育改革创新，探索拔尖创新人才培养机制，持续深化产教融合、科教融汇，推动创新链产业链资金链人才链深度融合，打造具有全球重要影响力的产业科技创新中心，努力为深圳在推进中国式现代化建设中走在前列、勇当尖兵，提供强有力的人才支撑和智力支持。深圳市高校领导班子、科研机构与科技企业代表，以及全市教育、科技、人才相关部门负责同志约1000人现场聆听报告。深圳先进技术研究院副研究员高蓉康说，邱勇老师的讲座让自己进一步加深了对教育、科技、人才一体化发展的认识。作为扎根深圳的一名科研人员，要传承深圳改革创新基因，努力为解决关键领域“卡脖子”问题贡献力量。清华大学深圳国际研究生院副教授王希林说，邱勇老师给我们上了思想极其深刻的一课，牢记嘱托是乘势而上的根基与主脉，乘势而上是牢记嘱托的具体体现。只有发展适合深圳经济社会需要的教育体系，才能充分体现“先行示范”。 查看详细>>

1965年，英特尔创始人之一戈登·摩尔提出影响芯片行业半个多世纪的“摩尔定律”：预言每隔约两年，集成电路可容纳的晶体管数目便增加一倍。半导体领域按摩尔定律繁荣发展了数十年，“芯片”，成为人类迈入智能时代的重要引擎。然而随着晶体管尺寸接近物理极限，近十年内摩尔定律已放缓甚至面临失效。如何构建新一代计算架构，建立人工智能时代的芯片“新”秩序，成为国际社会高度关注的前沿热点。针对这一难题，清华大学自动化系戴琼海院士、吴嘉敏助理教授与电子工程系方璐副教授、乔飞副研究员联合攻关，提出了一种“挣脱”摩尔定律的全新计算架构：光电模拟芯片，算力达到目前高性能商用芯片的3000余倍。相关成果以“高速视觉任务中的纯模拟光电芯片”（All-analog photo-electronic chip for high-speed vision tasks）为题，以长文（article）形式发表在《自然》（Nature）期刊上。如果用交通工具的运行时间来类比芯片中信息流计算的时间，那么这枚芯片的出现，相当于将京广高铁8小时的运行时间缩短到8秒钟。2023年诺贝尔物理学奖授予了阿秒激光技术。作为人类已知的宇宙中最快速度之一，许多超高速物理领域都少不了光的身影。然而科学家们用光来做计算，并不是一件容易的事。当计算载体从电变为光，就需要利用光传播中携带的信息进行计算。数年来海内外知名团队相继提出多种设计，但要替代现有电子器件实现系统级应用，仍面临许多国际难题：一是如何在一枚芯片上集成大规模的计算单元，并且约束误差累计程度；二是如何实现高速高效的片上非线性；三是为兼容目前以电子信号为主体的信息社会，如何提供光计算与电子信号计算的高效接口。如果不能解决这几个问题，光计算就难以真正替代当前的电子芯片，在信息社会大展身手。在这枚小小的芯片中，清华大学攻关团队创造性地提出了光电深度融合的计算框架。从最本质的物理原理出发，结合了基于电磁波空间传播的光计算，与基于基尔霍夫定律的纯模拟电子计算，“挣脱”传统芯片架构中数据转换速度、精度与功耗相互制约的物理瓶颈，在一枚芯片上突破大规模计算单元集成、高效非线性、高速光电接口三个国际难题。实测表现下，光电融合芯片的系统级算力较现有的高性能芯片架构提升了数千倍。然而，如此惊人的算力，还只是这枚芯片诸多优势的其中之一。在研发团队演示的智能视觉任务和交通场景计算中，光电融合芯片的系统级能效（单位能量可进行的运算数）实测达到了74.8 Peta-OPS/W，是现有高性能芯片的400万余倍。形象地说，原本供现有芯片工作一小时的电量，可供它工作500多年。目前限制芯片集成极限的一个关键因素，就是过高密度带来的散热难题。而在超低功耗下运行的光电融合芯片将有助于大幅度改善芯片发热问题，为芯片的未来设计带来全方位突破。更进一步，该芯片光学部分的加工最小线宽仅采用百纳米级，而电路部分仅采用180nm CMOS工艺，已取得比7纳米制程的高性能芯片多个数量级的性能提升。与此同时，其所使用的材料简单易得，造价仅为后者的几十分之一。科幻电影《流浪地球》中，人工智能系统Moss仅几秒钟便可遍历所有拯救地球的方案。在清华大学团队提出的超高性能光电芯片下，“未来计算机”的诞生似乎已不再遥远。光电融合的新型架构，不仅开辟出这项未来技术通往日常生活的一条新路径，还对量子计算、存内计算等其他未来高效能技术与当前电子信息系统的融合深有启发。论文通讯作者之一戴琼海院士介绍道：“开发出人工智能时代的全新计算架构是一座高峰，而将新架构真正落地到现实生活，解决国计民生的重大需求，是更重要的攻关，也是我们的责任。”《自然》期刊特邀发表的该研究专题评述也指出，“或许这枚芯片的出现，会让新一代计算架构，比预想中早得多地进入日常生活。”清华大学戴琼海院士、方璐副教授、乔飞副研究员、吴嘉敏助理教授为本文的共同通讯作者，博士生陈一彤、博士生麦麦提·那扎买提、许晗博士为共同第一作者，孟瑶博士、周天贶助理研究员、博士生李广普、范静涛研究员、魏琦副研究员共同参与研究。该课题得到科技部2030“新一代人工智能”重大项目、国家自然科学基金委基础科学中心项目等的支持。论文链接：https://doi.org/10.1038/s41586-023-06558-8 查看详细>>

北京时间10月24日，美国物理学会在其官网上宣布，中国科学院院士、清华大学教授、南方科技大学校长薛其坤获得2024年度巴克利奖。这是该奖项自设立以来首次颁发给中国籍物理学家。巴克利奖被公认为国际凝聚态物理领域的最高奖，旨在表彰在凝聚态物理领域作出卓越贡献的科学家。清华大学24日下午发布消息称，薛其坤凭借拓扑绝缘体研究和在拓扑绝缘体中发现量子反常霍尔效应的创新突破而获此殊荣。巴克利奖的授予，是国际物理学界对薛其坤和他所率领的研究团队多年来在拓扑绝缘体及量子反常霍尔效应相关领域持续深耕的高度认可。量子反常霍尔效应是凝聚态物理中的一个重要量子效应。长期以来，使其“现身”并实现实验观测难度极大，是各国研究者奋力追寻的科学目标。2009年起，薛其坤联合来自清华大学物理系、中国科学院物理研究所、美国斯坦福大学的多个研究组，组成攻关团队，从拓扑绝缘体研究方向尝试攀登这座科学高峰。2012年底，薛其坤和团队终于从实验上首次成功观测到量子反常霍尔效应。该成果于2013年3月在《科学》杂志发表，被审稿人称为“凝聚态物理界一项里程碑式的工作”。“科研成果的取得，得益于改革开放以来国家科技实力持续壮大和基础科学研究的长期深厚积累。这一荣誉，属于团队当中的每一位研究者，更属于所有的中国科学家。”薛其坤在获奖后表示，相信未来中国会有越来越多引领国际发展的科学发现和成果涌现。 查看详细>>

清华大学机械系温鹏副教授团队近日提出了一种基于生成式设计-多目标主动学习循环（GAD-MALL）算法的超材料设计方法，成功用于3D打印多孔金属骨植入物的结构设计和性能优化，为突破超材料设计时面临的高维度、少样本难题提供了通用的可行途径。多孔结构超材料广泛存在于自然界中，如蝴蝶翅膀和人体骨骼，展现出优于基质材料的力学和生物学性能，被广泛应用于轻质结构、组织工程、声学和电学等领域。3D打印使得高精度复杂多孔结构的低成本高效制造成为了可能，然而，超材料的结构设计空间十分庞大，结构与性能的映射关系复杂，如何发挥3D打印的结构功能化优势成为科学难题。基于机器学习的设计方法能够实现无先验知识条件下的高效设计，但目前发表的工作多集中于二维结构，仅适用于低维或单目标优化问题。工程中广泛应用的三维结构通常涉及高维多目标优化，具有数据稀疏性、庞大搜索空间和严格外部约束等特点。例如，用于骨缺损填充修复的多孔骨植入物需要具有和骨组织匹配的变形响应和足够的压缩强度，同时具有良好的生物活性和促成骨特性；而对于一个具有3*3*3个结构单元的多孔结构，如果每个单元的孔隙率有7个变量，那么理论上就有727种设计可能，因此需要一种高效的优化设计方法实现多目标性能优化和精准治疗目的。研究团队创新地提出了一种生成模型、三维卷积神经网络和数值模拟相融合的主动学习循环（GAD-MALL）算法用于超材料多孔结构设计。首先，基于生成式模型中的自编码器对18000余个多孔结构进行无监督学习，通过编码器-解码器神经网络学习高维数据中的有效信息，将高维设计空间转换至低维并展示在模型的潜在空间中；接着，通过高斯混合模型在潜在空间中进行采样，利用解码器对采样信息进行解码得到采样结构；进一步，利用三维卷积神经网络对采样结构的性能进行预测，利用数值模拟方法对预测性能最优的结构进行物理分析，校准预测结果并更新采样数据库；然后，基于更新后的三维卷积神经网络对新一轮采样结构进行预测，并迭代优化多目标性能；最终，将优化后的结构进行3D打印和物理测试，并与传统方案进行对比，直至实现预期的优化效果。这种学习方法能够在数据稀疏场景下有效解决高维多目标优化难题，为AI赋能材料和结构设计提供了一种高效范式。研究团队成功地将这种方法应用于钛合金和可降解锌金属骨缺损修复多孔植入物的优化设计和3D打印，生成的多孔植入物在快速匹配骨骼解剖形态和弹性模量的同时，保持良好的孔隙连通性和可制造性，展现出比均质结构和拓扑优化结构更高的屈服强度和更均匀的应力分布。目前团队和北医三院骨科合作，在国际上率先实现了3D打印可降解金属多孔植入物的临床应用，成功完成围关节骨折骨缺损修复30余例，未来将会采用AI赋能的定制化方法，对3D打印多孔植入物的材料和结构进一步优化，实现骨缺损修复的精准治疗。上述研究成果近日以“机器学习多目标超材料设计”（Machine learning-enabled constrained multi-objective design of architected materials）为题，发表于《自然·通讯》（Nature Communications）期刊。清华大学机械系2021级博士生彭勃、交叉信息研究院博士后韦业（现为洛桑联邦理工学院博士后）和机械系2017级博士生秦瑜（现为北京大学博士后）为文章的共同第一作者，韦业、秦瑜和温鹏为文章共同通讯作者。北医三院田耘教授，北京大学郑玉峰教授，德国马普钢铁研究所韩六六博士、李跃博士等参加了论文讨论。该研究得到国家重点研发计划、国家自然科学基金、清华大学-丰田联合研究基金、清华大学精准医学科研计划、水木学者等项目的资助。论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-023-42415-y 查看详细>>

10月13日，校党委书记邱勇一行赴河北雄安新区调研，与河北省委常委、雄安新区党工委书记、管委会主任张国华举行工作交流座谈会，推动重点项目合作。副校长曾嵘等一同访问。工作交流座谈会上，邱勇代表清华大学对雄安新区建设取得的成效表示诚挚祝贺，向雄安新区一直以来给予学校发展的支持表示衷心感谢。邱勇说，再次来到雄安新区，实地感受这座“未来之城”建设发展的澎湃动力和创新活力，深受鼓舞。清华大学当前正深入贯彻落实党的二十大精神、习近平总书记关于教育的重要论述，特别是在中共中央政治局第五次集体学习时的重要讲话精神，牢牢把握高质量发展这个首要任务，努力将学习贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想主题教育成果巩固转化为推进中国特色世界一流大学高质量发展的扎实成效。规划建设雄安新区是具有重大历史意义的战略选择，是疏解北京非首都功能、推进京津冀协同发展的历史性工程，清华大学将始终心怀“国之大者”，一如既往地支持服务雄安建设，全面深化人才交流、科技创新、成果转化、生态建设等多领域合作，为服务重大国家战略贡献清华力量。张国华代表雄安新区党工委、管委会对邱勇一行的到访表示热烈欢迎，对清华大学长期以来的支持帮助表示衷心感谢。张国华指出，今年5月10日，习近平总书记第3次到雄安新区考察，发表重要讲话、作出重要指示，为雄安新区做好各项工作进一步指明前进方向、提供根本遵循。6月30日，中央政治局审议通过《关于支持高标准高质量建设雄安新区若干政策的意见》，全方位支持雄安新区未来建设发展。当前，雄安新区正全面落实创新驱动发展战略，围绕“5+6”产业发展方向，吸纳和集聚更多创新要素资源，努力打造新时代的创新高地和创业热土。清华大学是我国高等教育的一面旗帜，教育、科研、人才基础雄厚，希望双方进一步深化人才培养、科技研发、技术转化、产学研协同发展等方面合作，健全沟通对接机制，推动更多具有前瞻性的创新试点示范项目落地新区，助力雄安新区打造自主创新和原始创新重要策源地。座谈中，雄安新区党工委委员、管委会副主任于国义对雄安新区总体规划建设情况及相关支持政策进行了介绍。清华大学有关院系的教授分别汇报了各重点合作项目的具体情况。会后，在邱勇和张国华的见证下，曾嵘、于国义分别代表清华大学、雄安新区管理委员会共同签署项目合作协议，携手推动校地合作协同创新，为雄安新区高标准高质量建设打造创新发展新引擎。 查看详细>>

人工神经网络（ANN）在过去十几年中发展迅猛。ANN范式最初的主要任务是通过调整固定拓扑结构的神经网络中的连接权重来实现（局部）最优的任务表现。但最近，如何使网络拓扑结构也能进化和自适应重构这一问题受到了领域里研究者更多的关注，因为网络拓扑结构的可进化能力被认为是人工通用智能的一个基础，这是人工智能技术的长远目标。效率和可重构性之间的冲突成为人工神经网络技术实现网络结构可进化目标的一个主要障碍。忆阻器是具有记忆功能的可变电阻器，具有丰富的内在动力学行为，和生物神经单元的行为有可类比之处，作为一种新型的神经形态硬件给脑启发计算范式的发展注入了巨大的活力。忆阻器通常被集成到交叉阵列中以用作神经网络中神经元层之间的突触连接。受经典深度学习算法的影响，忆阻器主要用于构建固定结构ANN的加速器。这要求忆阻器克服内在动力学所固有的随机性，以保持稳定的静态电阻和较高的循环耐受性。然而，为了满足这些需求，往往需要花费大量的器件级和电路级优化精力。受ANN技术发展趋势的引导和忆阻器在ANN应用中存在的问题启发，清华大学精密仪器系类脑计算团队提出逆向利用忆阻器动力学的内在随机性实现复杂网络的按需生成的方法。在该方法中，通过时间复用创建多个虚拟节点，并利用器件动力学所具有的周期到周期（cycle to cycle，C2C）可变性生成不平凡的网络拓扑特征，例如小世界特征。当用于储备池计算时，与传统的全连接网络储备池相比，忆阻器复杂网络可以显著增加储备池记忆容量并提高性能。这项工作拓展了基于忆阻器的神经形态计算范式，并有望启发对忆阻器的内在物理性质（例如动力学和随机性）进行更多研究和应用。该成果近日以“具有内在可变性的动态忆阻器内的生成复杂网络”（Generative complex networks within adynamic memristor with intrinsic variability）为题发表在《自然·通讯》（Nature Communications）上。该研究所用到的Pd/HfO2/Ta2O5/Ta忆阻器（图1所示）被电激发后的自发电阻衰减时间常数具有C2C可变性，以此作为时域虚拟节点连接的随机性来源。依据C2C随机性的统计规律设计了“probabilistic border and all-or-none connection”（PBAONC）连接生成机制用于创建复杂网络（图2所示）。该设计使得仅在单个忆阻器内通过调节时间复用时隙就可以便捷地调节复杂网络的拓扑结构，提高了忆阻器应用于ANN时的效率和可重构性。该方法利用动态忆阻器电阻衰减的内在C2C可变性来生成复杂的网络连接模式。生成的PBAONC复杂网络具有一定程度的小世界特性，这是生物（例如大脑）、互联网和社交网络中普遍存在的特征，实现了信息整合和分化的更优平衡。该工作展示了忆阻器PBAONC复杂网络在类脑储备池计算任务中的优势。实验结果表明，基于PBAONC拓扑的储备池网络具有更优的谱半径（图3所示）。忆阻器复杂网络储备池的记忆容量增加到传统忆阻器全连接储备池网络的209.8%并且在语音识别任务中展现出更佳的性能。该研究的第一完成单位为清华大学精密仪器系、清华大学类脑计算研究中心。清华大学精密仪器系2020级博士研究生郭云鹏、北京信息科技大学段文睿讲师和清华大学类脑计算中心刘学工程师为该论文共同第一作者，李黄龙副教授、马骋副研究员、刘学工程师和段文睿讲师为该论文的共同通讯作者。精密仪器系博士生王昕鑫、西南大学段书凯教授和王丽丹教授为研究作出了重要贡献。该研究得到了国家自然科学基金、科技创新2030-“脑科学与类脑研究”重大项目、北京市脑科学与类脑研究中心等的资助。论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-023-41921-3 查看详细>>