【师者】张芯韵：破界求真，探微致远

张芯韵，博士，上海科技大学信息科学与技术学院助理教授，研究员、博士生导师 。2018年本科毕业于西安交通大学，2020年硕士毕业于香港科技大学，2025年博士毕业于香港中文大学（导师：余备教授和徐宏教授），随后留校担任博士后研究员。2026年加入上海科技大学信息科学与技术学院后摩尔器件与系统集成中心（PMICC）。

研究方向为人工智能驱动的电子设计自动化，重点聚焦于可制造性设计和集成电路物理设计。研究成果发表于EDA及AI领域顶级期刊/会议上，如：TCAD、DAC、ICCAD、AAAI等。

我们正处在一个科学难题日益复杂的时代，颠覆性创新常诞生于既有范式的边缘。科研是一场充满不确定性的探索，我鼓励大家不要过早设下认知边界，更不要因惧怕试错而固守原有的舒适区。真正的突破往往源于视角的切换。主动跳出单一的方法体系，去看看不同领域如何提出问题、建模与验证。困住我们的往往不是知识的匮乏，而是长期形成的默认前提。当你学会在不同学科的思维间融会贯通时，新的解法便会自然涌现。不必等待万事俱备才开始行动，保持对新知识与新方法的敏锐。当你逐渐建立起多维度的视角，能够自如地跳出固有框架去剖析难题时，曾经看似无解的困局，往往会显露出别人错过的入口。在未知的边缘试探与拓荒，于错综复杂的表象之下寻找最简洁、普适的规律——这既是对心智的极致锻炼，更是科研最迷人的魅力所在。

研究方向：人工智能驱动的电子设计自动化

张老师课题组的研究核心是人工智能赋能的电子设计自动化（AI4EDA）。随着芯片工艺尺寸不断缩小，传统的芯片设计和制造方法仿佛在米粒上进行微雕，正面临着算力和精度的双重瓶颈。课题组致力于探索人工智能与芯片设计的交叉融合，重点关注如何利用人工智能强大的学习与泛化能力，为芯片设计工具装上智慧大脑，从而让设计过程更高效、制造良率更高。

在极微小的纳米尺度下制造芯片时，光刻过程受限于光学衍射，图形极易发生扭曲形变，犹如用粗笔画细线，容易导致芯片短路或失效。课题组重点关注深度学习等AI技术在制造端的应用：一方面探索如何在设计阶段提前排除隐患，精准预测潜在的制造缺陷；另一方面，研究如何通过智能算法反向微调光刻掩模的形状。这就好比给光刻机配上一副智能矫正眼镜，力求最终生产出的芯片与最初的设计图纸高度一致，从而大幅节省芯片流片试错的时间与巨额成本。

一枚先进芯片内部集成了海量的晶体管，需要所有的电信号在极其精确的时间内完美协同工作。在传统的物理设计流程中，设计师往往需要先决定元件的摆放位置，再把芯片内部的传输路径基本铺好之后，才能准确评估信号是否会产生延迟。一旦发现时间不匹配，往往需要推倒重来，极其耗时。课题组将关注于利用前沿的AI技术，探索使工具在设计的早期阶段就能准确预测出最终运行表现的方法。这相当于在规划楼宇和建设复杂的立交桥之前，就提前预判潜在的交通拥堵，从而指导设计师前置优化策略，大幅加快芯片物理设计的收敛速度。

工作之余，我是个不折不扣的运动爱好者。平时喜欢打打网球和篮球，也经常去跑步或者徒步。对我来说，流一身汗是最好的解压方式，能让我整个人彻底放松下来。