科技成果
结合黑、白箱优势的“灰箱”XAI
1. 融合物理模型与机器学习方法，包括基于量子计算的新颖黑箱框架；
2. 探索实际系统变量隐含物理关系的挖掘方法；
3. 结合白、黑箱优势，构建物理关系的“灰箱算法”AI表达，提供增强的可解释AI解决方案；
4. 研究第三代人工智能、领域及跨域知识发掘，解决典型复杂多尺度计算问题；
5. 建立具有通用性的跨尺度人工智能辅助计算理论和方法，促进跨学科研究合作。
智能系统、控制、建模 / CAutoD for control systems
1. CAutoD技术从历史数据中学习经验、构建多工况及非线性动力学模型
2. 包括灰箱自适应全局学习、主动学习、模仿学习
3. 与业界深度合作多工况建模、非线性预测及控制
CAutoD 通讯应用 / AI for communication systems
数据存储与传输可靠性技术
香农第二定理（有噪信道编码定理）
集成电路设计、感存算一体AI芯片CAutoD / AI & CAutoD for EDA
1. 全面融合领域知识的AI因果关系，实现多约束全局优化的电子系统
2. 预测仿真和多约束、多目标设计
3. 拓扑线性化及传递函数法
4. 系统级多模块设计自动化
“参数化”→“模块化” →“结构化” →“层次化”的AI辅助自动设计方法
电磁仿真工业软件
对标 ANSYS HFSS 和 Dassault CST
工业设计 CAutoD / CAutoD for industrial design
从芯片的封装设计，到门禁公交卡应用、到战机的雷达隐身特性，再到战场复杂电磁环境研究，乃至核装置的关键性能保障，先进的电磁仿真工业软件在军民领域都发挥着重要作用。
学术论文：
At ResearcgGate
https://www.researchgate.net/topic/Artificial-Intelligence
授权专利：
* ZL 2024 1 0783487.9：电路设计和优化方法、终端设备及存储介质
* ZL 2024 1 0136376.9：基于人工智能的直流-直流转换器自适应控制方法及设备
* ZL 2024 1 0157755.6：一种基于知识和数据双驱动人工智能的电路设计方法
* ZL 2024 1 0076212.1：光伏组件建模方法、装置、设备及存储介质
* ZL 2024 1 0157825.8：一种知识和数据双驱动的多任务电路参数进化方法
* ZL 2023 1 1744044.0：AI加速器的优化方法及AI加速器
科研项目：
• 国家自然科学基金委员会，外国资深学者研究基金项目，Multiscale Electronic Design Automation with Mechanism-Data Dual-Driven Artificial Intelligence（基于机理和数据双驱动人工智能的多尺度电子设计自动化方法），160万元，2025.01-2026.12
• 国家自然科学基金委员会，青年科学基金项目，融合可靠性优化和人机耦合的下肢外骨骼步态设计，2025.01-2027.12
• 中国科学技术部，先进计算与新兴软件国家重点研发计划芯片与系统项目（国拨3737万元，总经费1.31亿元），包括课题一的一个任务及课题二，2023-2026
• 国家自然科学基金委员会，“可解释、可通用的人工智能驱动的科学计算理论及应用”重大研究计划项目，2023.01-2025.12
• 中国科学技术部，高端外国专家引进计划，“计算机自动设计技术及应用”，2022.01-2023.12
• ××8国家重大工程任务，07专项子项目，“×××系统集成”，￥24,460,000，2021.07-2022.12
• 广东省基础与应用基础研究基金，粤深联合重点项目，"协同进化的无中心分布式大规模深度学习模型与方法"，2021.10-2024.09
• 深圳市科技重大专项：基于异构天基网络的新一代机载卫星通信天线，600万元，2024-2026
• 深圳市自然科学基金，面上项目，“兼容sub-6GHz的一体化毫米波射频前端协作通信方法研究”，2022.01-2024.12