Премия Intel Outstanding Researcher Awards 2025 отмечает академических лидеров, чьи прорывные достижения определяют будущее — от фундаментальной науки до практического применения.
Ежегодная программа выделяет выдающиеся работы в рамках университетских исследований, поддерживаемых Intel, продвигая миссию Intel по созданию технологий, меняющих мир и обогащающих жизнь каждого человека на Земле. Под руководством Исследовательского совета Intel (Corporate Research Council) премии ORA способствуют сотрудничеству с ведущими университетами, исследовательскими центрами и партнерами по экосистеме.
Лауреатами Intel Outstanding Researcher Awards 2025 стали:
Джон Фаулер / Университет штата Аризона
Цифровые двойники цепочек поставок с поддержкой ИИ
Создание и внедрение цифровых двойников цепочек поставок по-прежнему требует больших затрат и времени. В данном исследовании использовались генеративный ИИ и методы обучения с подкреплением для автоматизации разработки, валидации и улучшения симуляций. Инновационная двухфазная структура с промежуточными формализованными представлениями (с применением специализированной большой языковой модели) значительно повысила эффективность и точность по сравнению с моделями общего назначения, сократив ресурсы на разработку и обеспечив масштабируемые и надежные цифровые двойники для практического управления цепочками поставок.
Фарзан Гити / Национальный институт Тиндалла
Роль границ зерен в дихалькогенидах переходных металлов (TMD) для переноса носителей: выявление связи между структурой границ зерен и электрическими свойствами
Этот проект установил детальные связи между конфигурацией границ зерен и электрическим поведением в двумерных устройствах на основе дихалькогенидов переходных металлов. Объединяя методы моделирования с экспериментальной характеризацией, исследование определило, какие структуры границ зерен серьезно нарушают проводимость носителей в MoS₂ и WSe₂. Результаты дают важнейшие рекомендации для инжиниринга материалов и архитектуры устройств, напрямую способствуя созданию улучшенных двумерных канальных материалов.
Кристиано Джуффрида / Свободный университет Амстердама
Allocamelus: эффективная безопасность памяти
Обеспечение полной безопасности памяти с минимальным влиянием на производительность остается устойчивой проблемой в современных программных системах. Это исследование обеспечило быструю и модульную защиту от пространственных и временных уязвимостей памяти за счет интеграции безопасного выделения памяти с мониторингом времени выполнения, усиленным текущими возможностями процессоров Intel. Используя такие функции, как маскировка линейных адресов и блок с плавающей запятой, решение эффективно масштабировалось для больших неизмененных приложений, одновременно выявляя потенциальные возможности будущего аппаратного ускорения.
Цзяи Хуан / Гонконгский университет науки и технологии (Гуанчжоу)
Программно-аппаратный пре-пуш-мультикаст
Поскольку количество ядер процессора растет, а рабочие нагрузки становятся более интенсивными в плане данных, пропускная способность и задержки на кристалле сталкиваются с растущими проблемами, особенно при обработке часто используемых общих данных. Это исследование представило эффективное решение для мультикаста для кэшей последнего уровня и внутрикристальных сетей, используя точное прогнозирование пользователей данных и инновационный механизм предварительной отправки. Подход активно распространяет общие данные через упрощенный программно-аппаратный интерфейс, устраняя избыточный трафик и значительно повышая эффективность сети-на-кристалле и производительность приложений для ИИ и дата-центров.
Мохсен Имани / Калифорнийский университет в Ирвайне
Эффективный и интерпретируемый символьный ИИ для интеллектуальных рассуждений и принятия решений
Следующие поколения подходов к вычислениям, вдохновленных мозгом, предлагают привлекательную альтернативу стандартным фреймворкам глубокого обучения. Это исследование улучшило эффективный и прозрачный символьный ИИ с использованием гипермерных вычислений, продемонстрировав улучшения на порядки в эффективности обучения и вывода, сохраняя при этом отличные способности к рассуждениям. Работа создала новые адаптируемые энергоэффективные алгоритмы на стыке гипермерных вычислений, вероятностного машинного обучения, обучения с подкреплением и активного обучения, показывая выдающиеся результаты с тысячекратным улучшением производительности и энергопотребления.
Виджай Рагунатан / Университет Пердью
Мультимодальное понимание систем и гетерогенный ИИ-вычисления на CPU, GPU и NPU
ИИ-системы следующего поколения все чаще требуют скоординированного использования различных вычислительных движков для достижения высокой производительности и энергоэффективности в масштабе. Исследование продвинуло гетерогенные ИИ-вычисления на CPU, GPU и NPU для трансформеров, визуально-языковых и визуально-языково-действенных моделей (VLA), графовых нейронных сетей (GNN) и новых ИИ-архитектур, таких как Mamba и сети пространства состояний (SSN), включая приложения в мультимодальном и воплощенном ИИ. Работа представила новые методы координации между ускорителями, которые улучшили производительность и энергоэффективность, а также повлияли на эволюцию платформ и системных архитектур ИИ следующего поколения Intel.
Вивеш Сатхе / Технологический институт Джорджии
Управление тепловым режимом в реальном времени в масштабируемых 3D-технологиях SoC – схемы, методы и архитектуры
Эффективное управление тепловым режимом в передовых 3D-системах-на-кристалле требует точных решений для измерения с низкими накладными расходами. Это исследование разработало компактные цифровые датчики температуры с питанием от Vdd, отличающиеся высокой точностью, минимальными помехами и упрощенной одноточечной калибровкой. Благодаря валидации на нескольких тестовых кристаллах и встроенном ПО эти датчики обеспечивают масштабируемый детальный тепловой мониторинг, гарантируя надежную и энергоэффективную работу в передовых полупроводниковых технологиях.
Уве Шрёдер / NamLab gGmbH и Эйлам Ялон / Технион – Израильский технологический институт
Понимание и контроль роста и свойств сегнетоэлектрических структур на основе HZO-приборов
Улучшение сегнетоэлектрических устройств на основе гафния требует более глубокого понимания процессов изготовления, свойств дефектов и явлений переключения на атомарном уровне. Этот исследовательский центр установил полное понимание механики деформации, образования дефектов и темплатирования электродов для сохранения сегнетоэлектрических фаз и управления переключением поляризации в гигагерцовых рабочих условиях. Эти прорывы повысили надежность, позволяя оптимизировать конфигурации сегнетоэлектрических устройств для различных высокочастотных приложений.
Шэньлун Ван / Иллинойсский университет в Урбане-Шампейне
Использование генеративного ИИ для реалистичных, интерактивных и основанных на физике виртуальных сред
Создание аутентичных интерактивных цифровых двойников городского масштаба требует инноваций как в генеративном моделировании, так и в подходах к физическому моделированию. Это исследование разработало вычислительные методы и программные архитектуры для комплексных, фотореалистичных и основанных на физике виртуальных сред путем объединения генеративных моделей с мультимодальным картированием и методами физического моделирования. Разработанные платформы поддержали иммерсивные приложения цифровых двойников и способствовали реализации стратегической дорожной карты Intel для создания 3D-контента и вычислительной симуляции.
