集成电路制造知识工作自动化 (Automation of Knowledge Work in Integrated Circuit Manufacturing)

集成电路(IC)是信息产业的心脏,而其制造过程则是世界上最为先进的工业过程之一,根据我国工信部规划,在今后的十年里我国的IC制造产业的规模要增长到现在的两倍,产值接近2000亿元, 其间蕴含着巨大的发展机遇。然而,尽管技术水平先进的生产流水线能实现高度自动化无人运行,但纳米尺度下的工艺过程极为敏感,因此制造过程仍需要投入大量的人力与物力进行运维及改良,而面对晶体管器件微细化与产品组合多样化带来的复杂度与生产成本的爆炸式增长更是捉襟见肘。本项目旨在通过结合生产实际需求,运用先进的理论方法与技术手段,在IC制造过程数字化自动化的基础上实现“机械性”知识工作的自动化,从而释放工程团队50%~70%的时间用于更为重要的“创造性”工作,高效的解决实际工程问题。

太阳能聚光发电与储能系统的优化与控制 (Control and Optimization of Concentrating Solar power and Thermal Energy Storage System)

太阳能作为最理想的可再生能源,在全球中长期能源战略中占有极为重要的地位。太阳能聚光发电系统(CSP)将光能转换成热能用于发电,有显著高于光伏发电的转换效率以及提升空间,在大规模储热技术的配合下,可以提供稳定的高品质电能,是我国乃至全世界范围重点发展的可再生能源技术之一。本项目主要对CSP系统的聚光系统、热机及储能系统从设计、安装与运行层面以及系统整体进行控制与优化技术研究,特别是运用人工智能与大数据手段,通过数据驱动与机理模型深度结合的方式去解决在太阳辐射持续变化下短时与长时的变化预测、动态优化与模型预测控制问题。

基于先进传感技术的智慧感知 (Intelligent Sensing using Advanced Sensor Technologies)

近年来人工智能技术与边缘计算性能的大幅度提高,使人们对非传统传感器(如高光谱成像、毫米波雷达及常规机器视觉系统)的复杂信号的实时分析与处理成为可能,从而实现在边缘段对各类复杂对象与场景的智慧感知。本项目将着重解决智慧感知的系统解决方案、基于深度学习的高维复杂信息的分析与语义提取、过程感知,并将成果应用于工业现场、大健康、环境监测等智慧感知场景。

人工智能算法、大数据解析与高性能计算 (Artificial Intelligence, Big Data Analytics with High Performance Computing)

以人工智能算法为理论工具,以大数据解析为核心途径,以高性能计算为计算平台是本实验室关注的主要问题解决方案。本项目以在实际应用中出现的基础问题为出发点,研究以弱监督学习、超高维稀疏工业大数据解析、以及边缘端异构并行计算为突破口的算法研究,进而开发相应的软件平台。

智能移动机器人集成应用 (Integrated Application of Intelligent Mobile Robots)

随着近年来室内外定位导航技术与SLAM技术的高速发展,自主移动机器人产品日趋成熟。本实验室在合作方提供的移动机器人平台的基础上,研究将移动机器人运用于室内、园区及半封闭道路的低速智能化作业技术(包括搬运、巡检及清扫等多种应用),以及特殊应用场景中的移动机器人技术(如油气管道内巡检等)。我们以人工智能与大数据技术为推手,以商业应用为导向,重点着眼于提高移动机器人智能作业、智能服务、与智能互交水平,助力新技术落地。