智能可穿戴系統研究院管理委員會成員、理學院副院長柴揚教授，榮膺國際知名的「Falling Walls科學突破獎」之「工程及科技類」十大科學家。此獎項表彰了柴教授在感應人工智能(AI)領域的開創性研究，為創造更節約能源、高效低延遲和內存優化的系統開闢了新途徑，推動了移動設備、物聯網傳感器及邊緣計算等多種應用的發展。
柴教授研發了新穎的器件硬件架構和優化技術，引領智慧城市、自動駕駛車輛及工業自動化等領域的變革。他的研究克服了感應人工智能系統在耗能、延遲和存儲器方面的關鍵障礙，展現了其應用潛力。尤其是嵌入式傳感器計算策略促進了決策過程和情境感知的進步，加強了私隱與安全性，為智能自動化帶來革新。
Falling Walls年度科學突破獎，由德國柏林的德國跨界創新基金會（The Falling Walls Foundation）舉辦，旨在表彰全球最新的科研突破成果和卓越科學項目。今年，權威評審團審核了來自52個國家逾1,000個參賽作品，在工程與技術類別中，選出了10位優秀獲獎者，入圍年度獎的最終評選。
柴教授表示︰「廣泛應用的圖像傳感器，令感知終端所產生的數據大幅增加，把部分運算任務轉移到靠近數據源的感知終端顯得非常重要，有關轉移大幅壓縮了所收集到的信息之餘，還能提取關鍵信息，尤其是對多傳感器的平臺。」
柴教授的研究清晰界定了近傳感器運算範式和傳感器端運算範式的概念，並將功能劃分為低級和高級處理。他還研究在不同物理感知系統上執行這些運算，利用先進製造技術，為硬件中的集成感知及處理單元提供潛在解決方案。
柴教授及其團隊專註提升感應AI的計算硬體，靈感來自自然生物感官系統的非凡能力：仿效人類眼睛適應不同光照條件的能力，他們研發的仿生傳感器可直接適應光暗，減少對後臺運算的依賴，能夠因不同亮度進行轉換，適應範圍更勝人類眼睛。新傳感器降低了硬件復雜度，在不同光暗條件下大幅提高影像對比，提供高效視覺信息和影像識別。借鑒飛行昆蟲視覺系統的閃爍融合頻率，柴教授的研究製備了光電梯級神經元（optoelectronic graded neurons），在感知終端 （sensory terminals）有效地編碼時間信息，減少了計算器中融合「時空信息」所需的大量視覺數據傳輸，以較少的硬件資源實現更敏捷的視覺感知，有望拓展應用到駕駛車輛和監測系統。
柴揚教授受邀在《自然》播客上就傳感器內計算的發展發表意見，並於2021年香港特別行政區行政長官訪問理大期間，向她展示了其最新研究成果。仿生昆蟲的光電芯片已被認定為「2023年度中國芯片科學十大進展」之一，这种传感器内计算范式在美国半导体研究公司的十年计划中得到了强调。這些研究成果已在《Nature Electronics》、《Nature Nanotechnology》等權威期刊上發表，並獲《Nature》、《IEEE Spectrum》等推薦，被全球研究團隊廣泛引用。
柴教授表示︰「我的長遠目標是理解並設計出具有新功能、前所未有性能的尖端微電子和納米電子器件，進一步說，我們預期開發一套成像技術，能夠感知三維（3D）深度信息、四維（4D）時空信息、以及超出可見光範圍（5D）的多光譜信息。我們將運用仿生機製來降低能耗和時延。」
