近年来，随着人工智能与机器人技术的迅猛发展，嵌入式片上智能系统已经成为机器人核心控制与计算处理模块中不可或缺的一部分。由于应用场景的多样性，嵌入式片上智能系统的安全性与可靠性需求也因机器人的不同用途而异。特别是在极端环境，如强辐射或极端天气条件下，片上系统软硬件的可靠性与安全性显得尤为关键。随着高度集成的片上处理器在机器人中的广泛应用，强辐射环境（包括单粒子效应和电离总计量效应）对片上系统的可靠性和安全性产生了显著影响。在这种背景下，如何有效地侦测与预测系统的异常事件并进行有效纠正，成为设计嵌入式系统软硬件面临的新挑战。
图 1 报告现场
报告介绍了一种基于自适应算法和近似计算的嵌入式片上系统软硬件协同设计方法，以应对极端环境下的挑战。同时还分享了相关电子元器件（如摄像头、处理器、内存等）在不同辐射实验中的测试结果与分析。
除此之外，报告内容还包括针对错误预估模型与检测算法的设计方法，旨在提高系统对异常情况的敏感性和处理能力。这一研究的目标是为在嵌入式系统设计中引入更具适应性和鲁棒性的方法，以应对复杂且恶劣的环境条件。
报告人简介：
图2 翟晓君教授
翟晓君，于2013获得英国电气与电子工程哲学博士(PhD)，现任埃塞克斯大学(University of Essex)计算机与电子工程学院准教授(Reader)，博士生导师。2013-2018年先后在英国德比大学，卡塔尔大学，埃塞克斯大学和莱斯特大学从事教学研究工作。研究方向主要涵盖：嵌入式智能系统，物联网，物联网医疗，异构式嵌入式系统，可编程逻辑阵列，高性能嵌入式信号处理系统的设计与实现。自2018年来，作为嵌入式智能系统实验室副主任，主持参与多个英国政府及企业项目，其中包括英国自然科学基金(EPSRC)，英国皇家学会(Royal Society)，英国创新署(Innovate UK)，累计项目总金额约500万英镑。目前已发表学术论文140余篇。在近些年的研究工作中，多次组织并担任国际学术会议重要职务，并参与完成了多个国际合作研究项目。