陳坤志 Kun-Chih Chen

槓桿晶片內網路架構 成就多核心系統設計發展

我的研究領域為熱感知多核心晶片內網路演算法與架構設計。自2015年初入教職以來，我以晶片內網路架構的延伸研究為主軸，並在以下三個研究方向上取得顯著成就：

1. 溫度感知多核心系統設計：提出一種在線學習和可調式強化學習技術，用於多核心晶片的溫度管理。該研究成果於2020年IEEE ISCAS國際會議獲得Best Student Paper Award，並於2024年獲得《IEEE Transactions on Very Large Scale Integration Systems》Best Paper Award，成為國內和東亞首個獲此殊榮的研究團隊。

2. 可調式晶片內神經網路設計：提出全球首個基於晶片內網路的類神經網路模擬器，並開放給研究人員使用，為該領域的先驅。我也帶領團隊發表了國內首顆基於晶片內網路的神經網路晶片，並採用AXI4-stream協定，具有強大的產業應用潛力。這一成果獲得2024年VLSI CAD Symposium最佳論文獎。我也受邀在多個國際研討會中演講，分享有關晶片內神經網路加速器架構的設計，並獲得IEEE CASS Continuing Education Featuring Selected Conference Tutorial的榮譽。

3. 神經網路應用：利用低複雜度的神經網路技術，對各種機械故障行為進行分析並建立驗證場域。為降低神經網路設計複雜度，我們開發了時序性感測器選擇技術和神經網路架構搜尋技術，並於2023年獲選為國際期刊《IEEE Journal on Emerging and Selected Topics in Circuits and Systems》特選論文。此技術已成功應用於煉鋼產業，顯著降低了煉鋼成本。並利用遷移學習提升故障診斷模型在不同馬達環境中的適用性，增加其商業應用價值。

我的研究始終圍繞晶片內網路架構進行，並應用於三個重要領域。在研究過程中，以終為始不斷激發新的想法與分支，係研究工作的魅力所在。我很高興能夠從事這樣具有挑戰和意義的工作，並將研究成果轉化為實用技術，造福社會。