近日，西交利物浦大学智能工程学院的研究团队使用新型的第四代半导体材料制备了先进的人工智能芯片，用于模仿生物视觉进行识别，并开发了相应的算法将其应用到新冠患者肺部CT图识别上，快速判断是否感染。有关结果被工程技术与材料科学领域的国际顶级期刊Nano Energy收录。该期刊属于中科院一区TOP期刊，影响因子19.06。

论文的第一作者是西浦智能工程学院博士毕业生刘启晗，他本科就读于西浦电气与电子工程系，于2018年直博，是电气与电子工程系副教授赵春博士和智能工程学院院长林永义教授共同指导的学生，目前刘启晗已前往复旦大学担任博士后特聘研究员。

据赵春博士介绍，如果将一个芯片不断放大，会看到它是由多个非常小的器件组成的，这些器件也是组成芯片系统的基础。项目组使用了宽禁带金属氧化物这种新材料制备新器件，去仿生人脑当中的神经突触，使其具备仿生生物视觉感知以及自主学习的功能。

他表示，先进的人工智能算法依赖先进的人工智能芯片，如果把芯片和算法比作一棵树，那么芯片就是根茎，算法就是叶和花，而能够长出什么样的叶和花就需要研究人员在开发芯片的同时设计一些潜在的应用，测试并证明芯片是有能力支持这些应用的。

“我们在研究中就基于这个芯片开发了可以识别新冠患者肺部CT图，将感染者肺部特征标亮的算法，能够用于快速筛检病患；以及通过对可见光的感知，进行物品分类的算法，我们的芯片在这些应用上都取得了不错的结果，未来也有可能在自动驾驶、工业生产等其他领域发挥作用。”刘启晗介绍道。

他指出，人工智能依赖对大数据的分析，而快速分析这些数据需要巨大的计算能力，例如目前生活中常见的信息检测以及识别系统，都需要较大的计算能力去运转。然而，传统的计算结构逐渐不足以支持现代社会对算力的需求了，这是人工智能领域目前面对的一个挑战，也是团队想要着力解决的问题。

“目前，高算力往往意味着高能耗，例如大家所熟知的阿尔法狗，整体占地体积非常庞大，需要消耗大量电力能源。而我们所做的器件是仿生人脑的，人脑用较低的能量就可以高效运行，能够并行处理思维、语言、视觉等多种信息，容错度高，这种高算力低能耗的特征，也是未来芯片发展所追求的。因此，我们的这个新器件凭借其高效率低能耗，更具学术和工业界的前瞻性。”赵博士总结道。

智能工程学院院长林永义教授表示：“学院始终秉持西浦未来教育的理念，以学生健康成长为目标，引导他们自主、思辨地学习，并结合学生兴趣鼓励开展研究，培养他们终身学习的习惯。作为导师，我们非常荣幸能够见证学生们的迅速成长，协助他们将这些着眼未来的想法实现，去往优质的工作平台，继续从事高质量有意义的科研工作。”

该研究所属的项目由林院长牵头，入选了2022年度苏州市知识产权运营引导计划，该计划聚焦苏州市数字经济时代电子信息、装备制造、生物医药、先进材料等技术。旨在深化高校等科研院知识产权相关改革，提升科研项目产业转化成功率和商业价值，把前沿的科技尽快落地。