新加坡国立大学重庆研究院

NUS (Chongqing) Research Institute

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研发中心

智能传感与人工智能中心

信息和通信技术是数字社会的核心,它改变了我们生活的方方面面。其影响几乎涵盖所有公共、社会和工业部门,从公共服务、教育、医疗保健、社会生活到交通运输、制造业、农业和许多其他领域。随着高速移动通信网络、物联网、人工智能和大数据技术的快速发展和普及,未来十年将迎来信息通信技术产业的又一轮快速转型和增长。5G等高速移动通信网络将成为ICT基础设施的新基石。人工智能正在从根本上重塑信息和通信技术,因为机器学习、深度学习、自然语言处理等技术大大提高了基于先进信息和通信技术的通信和计算系统以及各种应用和服务的性能。物联网将通过多融合传感器、嵌入式人工智能和数据分析技术变得越来越高效和智能化。传感器将变得越来越智能化和自主化。除了提供关于物理世界的实时信息外,传感器还将被赋予感知,认知和决策的能力。先进的数据分析将使数据本身成为价值创造的巨大源泉。新兴的量子技术将使传感器更精确、更快,也将显著提高普适计算能力和网络安全性。这些技术与增强和虚拟现实的融合,最终将使我们有可能创造一个物理世界的数字孪生,这将从根本上改变我们设计和制造事物以及我们生活和工作的方式。

我们这个以转化研发成果为宗旨的团队由先进传感器、人工智能和数据分析等多学科的专家组成。本团队将致力于开发基于智能传感,嵌入人工智能和大数据分析的实用智能城市解决方案,以便在中国(特别是重庆地区)快速转化成实际生产力和应用。我们初期的主要目标是利用多传感器融合和嵌入式人工智能技术开发一个高度智能化的交通监控系统。在此基础上开发的技术也会应用到其它行业,如先进制造业、医疗保健和农业等。我们的总体目标是在下一代信息和通信技术、人工智能和大数据技术的基础上,创造创新的解决方案,以应对日益城市化的社会所面临的挑战。

该智能传感与人工智能(ISAI)合作研发与教育项目由新加坡国立大学(重庆)研究院(NUSRI-CQ)牵头,汇集来自新加坡国立大学(NUS)工程学院和计算机学院的传感器、人工智能和数据分析等跨学科领域的专家、NUSRI-CQ的研究人员和学生以及重庆和中国其他地方和海外的合作者。我们欢迎更多的跨行业学者,特别是工业界的合作伙伴参入该项目。

这个研究平台目前有以下4个研究项目:

•先进自旋和量子传感器 (Layer 2, Link 1)

•先进射频传感器 (Layer 2, Link 2)

•嵌入式人工智能支持的先进视觉传感系统 (Layer 2, Link 3)

•先进智能交通多模态大数据分析 (Layer 2, Link 4)

先进自旋和量子传感器

(PI: 吴义宏教授)

磁传感器是构建互联社会的重要组成部分。计算机使用硬盘驱动器和磁盘随机存取存储器来存储大量由磁传感器读取的信息。飞机、轮船和车辆的安全运行需要磁传感器提供的的方向和位置信号。工厂和未来的智能城市依靠磁性传感器来提高效率和可持续。太空探索、石油和矿物勘探也离不开磁传感器。磁传感器的下一个前沿应用领域是生物医学设备、电子皮肤和可穿戴电子产品。磁传感器是大规模传感器网络及物联网的不可或缺的组成部分。尽管磁传感器领域不乏创新,但与其他类型的传感器相比,高性能磁传感器仍然显得非常昂贵。为了显著降低高性能磁传感器的成本,还需要进一步的创新。充分利用电子自旋及其量子力学特性是可行的途径之一。

在这个子项目中,我们的目标是开发一种具有非常简单的结构,无直流偏移和磁滞,以及低成本的自旋霍尔磁电阻(SMR)传感器。这将通过充分利用最近发现的超薄铁磁体(FM)/重金属(HM)异质结构中的自旋轨道转矩(SOT)和自旋霍尔磁电阻磁电阻来实现。使用SOT偏压可以将传感器的总厚度降低到3-4纳米左右,从而使其易于与其他器件集成。基于SMR的非线性,我们可以用交流电流驱动传感器,从而显著提高传感器对热漂移的抗扰度。超薄的厚度和极其简单的结构使得传感器在芯片电流检测、车辆检测、位置检测、运动和振动检测以及可穿戴电子产品等广泛的应用中具有很大的潜力。在这个项目中,我们将首先关注其在车辆检测方面的应用,因为它具有高灵敏度和对外部干扰的良好稳定性。该传感器将与基于射频和视频的传感系统以混合和匹配的方式使用,以降低数据速率并提高在全天候条件下的检测精度。检测到的物理信号将被数字化,并使用机器学习和其他子项目中开发的先进数据分析技术进行分析,以实现对交通和道路状况的实时监测。同时,我们还将开发基于电子自旋的量子传感技术。  

先进射频传感器

(PI: 郭永新教授)

射频和微波技术在工业、农业和生物医药等领域有着广泛的应用。得益于先进的材料和半导体工艺以及尖端的电子技术,射频和微波技术已经取得了持续的进展,这些技术有助于实现小型和高性能的射频和微波感测器件和系统。尽管射频和微波感测系统具有非接触式、低成本和容易使用等特点,但我们仍需要缩短研究与市场化产品之间的差距。射频天线和集成电路广泛应用于手机、笔记本电脑、射频识别、全球定位系统等领域。开发可用于机载、机器对机器、物联网、第五代移动通讯和生物医药等新兴应用对射频和微波天线和电路提出了具有可重构、可折叠、灵活、可穿戴和低成本等新的要求和挑战。

在这个子项目中,我们的目标是开发可用于智能交通系统的先进的射频和微波天线及电路系统技术,包括集成射频和微波芯片和器件、先进的天线波束形成技术和雷达信号处理算法等。微波雷达可以用来监测车速,测量行人和车辆流量,从而达到交通的智慧管理。微波雷达不受天气、温度和光照条件的影响,能够提供高精度的实时交通信息,是智慧交通管理的关键。我们将探索和试验多种相关技术。

先进智能交通多模态大数据分析

(PI: 黄智勇)

随着传感器、网络传输、数据存储和机器学习技术的迅速发展,人们迫切需要从来源于物理世界的真实数据,以了解和解决现实世界复杂问题带来的挑战。通过使用人工智能算法,丰富的数据将给人们带来对问题更深入的了解,例如在解决城市交通问题中,我们能够建立更丰富的地图、更了解居民的交通习惯、建立交通状况模型、以分析人们的交通行为和实时地检测潜在的交通事故。将这些实际数据与新加坡国立大学在人工智能领域的多年研发经验相结合,我们将通过机器学习建立交通模式,进一步研究对现代城市流动性和宜居性的影响。

在这个子项目中,我们将研究和开发用于智能交通的多模态、实时的大数据的分析和解决方案。多模态是因为数据来源于基于不同的传感技术,例如,我们其它子项目中的基于先进磁传感器、射频(RF)和视觉传感的技术。我们的应用目标是减缓和避免交通堵塞,并能够预测潜在的交通问题和如何避免它们。在我们要开发的软件系统中,我们将利用公路灯柱上安装的传感器传输的实时数据,结合知识表示(如知识图谱),研究建立一种新的机器学习模型。新的解决方案不但解决交通问题,而且可应用于城市的重新开发,因为智能交通是城市设计中的关键因素之一。我们的挑战包括收集、传输和管理多模态大数据,知识嵌入式的机器学习方法,并将其集成/定制到具体城市的现有交通系统中,开发和验证系统的实用性和鲁棒性。