香港理工大学韩素婷教授招收全奖博士生

01、学校招生要求

1. 学历要求：

·持有正规大学的硕士学位；或

·持有由正规大学颁授的学士学位及一等或二等荣誉学位

2. 语言要求：

·TOEFL ≥ 80；或

·IELTS ≥ 6.5

·注意：TOEFL iBT家庭版、雅思在线和雅思指标不被接受

3. 学术成绩：

·GPA ≥ 3.2/4.0；或

·班级排名前40%

4. 研究能力：

·具有浓厚的学术研究兴趣

·较强的创新意识、创新能力和专业能力

·有相关研究经验者优先

5. 申请材料：

·个人简历（含科研成果清单）

·本科/硕士成绩单（附GPA及排名）

·语言成绩证明

·代表性论文（如有）

·研究计划（2000字以内，包含研究兴趣、拟解决问题、研究方案和预期等）

02、教授研究方向

韩素婷教授是香港理工大学应用生物及化学科技学系副教授（长聘教职），在电子器件和类脑计算领域拥有丰富的研究经验和卓越的学术成就。

学术成就

1.国家级荣誉：

·国家自然科学基金优秀青年基金

·广东省杰出青年基金

·广东省珠江人才青年拔尖人才

2.国际影响力：

·斯坦福全球前2%顶尖科学家（终身榜单）

·《Advanced Materials》评选的"全球材料科学女性学者"（2021年，全球仅20人）

3.学术履历：

·香港城市大学博士（获最佳博士论文奖，全系唯一）

·美国密歇根大学访问教授（合作导师：忆阻器之父 Wei D. Lu教授）

4.科研成果：

·以第一作者/通讯作者身份发表Science、Nature Communications（2篇）、Advanced Materials（15篇）等顶级期刊论文

·SCI论文160+篇，引用14,600+次，H指数63

·7篇ESI高被引论文，获美/中专利17项

5.学术服务：

·长期担任Science、Nature系列、Advanced Materials等顶级期刊审稿人

主要研究方向

1.非易失存储器：

·忆阻器/闪存材料设计

·低功耗存储器件物理机制

2.多功能光电器件：

·柔性传感器开发

·有机电子可穿戴集成

3.类脑计算系统：

·存算一体芯片架构

·仿生神经网络硬件

韩教授团队在忆阻器领域的研究极具国际影响力，她致力于开发新型信息存储器件及其在感存算一体系统中的应用，特别是基于忆阻器构建的神经形态计算系统，这一领域是解决传统计算机冯·诺依曼瓶颈的重要途径。

03、创新研究想法

基于韩素婷教授的研究方向，以下是几个具有前景的创新研究计划：

1. 基于肽自组装技术的高一致性忆阻器研发

传统忆阻器面临性能参数离散性问题，严重限制了其在大规模神经形态系统中的应用。利用肽自组装技术，可设计并制备具有高度结构规整性的晶态微米线作为忆阻器的功能层，实现低离子迁移活化能和有效限域导电细丝生长，从而显著提高器件一致性。

研究计划包括：

·设计不同氨基酸序列和侧链修饰，调控肽组装体的形貌与电学特性

·开发溶液法制备流程，降低生产成本，提高可扩展性

·构建肽基忆阻器阵列，评估其在神经形态计算中的性能

2. 多模态感知信息融合的类脑计算系统

传统的感知系统中，传感器、存储器和处理器在空间上分离，导致系统延时长且能耗高。基于韩教授团队在忆阻器领域的优势，可开发一种能同时感知光、压力、化学物质等多模态信息的忆阻器网络，并直接在感知节点进行存储和计算。

研究计划包括：

·设计具有多功能感知能力的忆阻器结构，如光敏/压敏/化学敏感型忆阻器

·开发多模态信息融合的神经网络算法，实现类脑信息处理

·构建原型系统，在生物识别、环境监测等场景进行实际应用测试

3. 超低功耗神经形态边缘计算芯片

物联网和人工智能的发展促使传感节点快速增长，产生了大量非结构化数据。结合韩教授在忆阻器和类脑计算领域的研究，可开发一种超低功耗的神经形态边缘计算芯片。

研究计划包括：

·设计能实现生物级别操作电压(≤0.5V)的忆阻器单元

·开发高效的时空编码方案和脉冲神经网络架构

·实现片上学习算法，使系统能自适应环境变化

·构建芯片原型，在边缘AI应用场景进行验证

4. 可生物降解的植入式神经接口器件

韩教授团队在肽基材料研究方面的成果可应用于开发可生物降解的植入式神经接口器件，为神经科学研究和临床应用提供新工具。

研究计划包括：

·设计生物相容且可降解的电极材料和忆阻器结构

·开发用于神经信号采集和调控的超低功耗电路

·建立器件与生物神经元之间的接口机制

·通过体外和体内实验验证器件的有效性和安全性