报告时间：2025年9月24日（星期三）15:30
报告地点：翡翠湖校区大数据中心报告厅
报 告 人：张晗 特聘教授
工作单位：深圳大学
举办单位：物理学院
报告简介：
针对电子计算能耗墙、内存墙等瓶颈，本研究提出基于黑磷各向异性光电特性的激光驱动光子神经网络架构革新方案，实现能效与智能双突破：1、动态存算一体：利用黑磷层数可调带隙特性（0.3-2.0 eV），提出激光诱导光致荧光动态调控机制，建全光推理架构，指纹识别准确率96.34%；2、联结学学习神经网络计算：通过双光子聚合效应模拟 STDP 学习规则，结合激光时序调控实现类脑条件反射验证，模式识别率 >97%；3、跨模态低功耗计算：基于应力发光特性，构建激光-机械跨模态感知-决策系统，手势识别能耗趋零（<1nW）；4、超快光逻辑门阵列：利用黑磷非线性克尔效应，开发七种激光驱动光逻辑门（延迟 <100ps，能耗 <10fJ/OP）等。构建了从材料物性调控到智能光芯片集成的全链条创新体系，相关成果获广东省自然科学一等奖。未来将重点突破高密度光子集成、动态权重重构算法及多模态感知融合，为我国光计算芯片自主可控提供核心支撑。
报告人简介：
张晗，深圳大学特聘教授、博士生导师、美国光学学会会士（OSA Fellow）。长期致力于新型光电器件研究，主持科技部重点研发、基金委重点、国防重点等国家级项目10余项。在 Nature Photonics、PNAS、National Science Review 等顶刊发表论文 >100 篇，总引用 >10 万次，H 指数 180。首届基金委“优青”（2012，全国最年轻获得者）、国家级高层次人才；获得广东省自然科学奖一等奖、教育部自然科学二等奖、广东省丁颖科技奖、广东省青年科技奖、广东省五四青年奖、吴文俊人工智能奖等（省部级科技奖7项）。
