PhD в области электротехники и вычислительной техники

Андре Жид, лауреат Нобелевской премии по литературе 1947 года, однажды сказал, что «Человек не может открыть новые океаны, если у него не хватит мужества потерять берег из виду». Это поэтическая, но тем не менее верная мысль о процессе открытия. Тем не менее, с прагматичным мышлением нашего инженера, мы бы добавили, что для успеха в процессе открытия нам нужна не только смелость, но и знание (в конце концов, моряку нужно знать навигацию, чтобы выйти за пределы вида на берег!) Учебная программа для доктора философии. в области электротехники и вычислительной техники предоставляет знания и навыки для развития успешных независимых исследователей, предлагая дисциплинарные и междисциплинарные курсы, научное наставничество и семинары.

Основные курсы: основные курсы обычно завершаются в течение первых двух семестров программы, поскольку они служат базовой подготовкой к факультативным курсам, развивают основные навыки для исследований, знакомят с исследовательским ландшафтом в области электротехники и вычислительной техники и помогают подготовиться к квалификационным экзаменам. экзамен.

Курсы по выбору, посвященные концентрации дисциплины: Курсы по выбору, направленные на концентрацию дисциплины, обеспечивают тщательное обучение студентов в области исследований в области электротехники и вычислительной техники. Студенты могут выбирать факультативные курсы по согласованию с автором диссертации и научным руководителем, а также из курсов, предлагаемых кафедрой электротехники и микроэлектроники или кафедрой вычислительной техники.

Курсы по выбору в области специализации: Курсы по выбору в области специализации обеспечивают гибкость учебной программы для студентов, чтобы они могли участвовать в междисциплинарном обучении. Студенты, по согласованию с научным руководителем и научным руководителем, оканчивают курсы, предлагаемые любым из факультетов Инженерного колледжа Кейт Глисон. Кроме того, с одобрения директора программы студенты могут выбирать курсы для выпускников, предлагаемые любым из колледжей RIT.

Квалификационный экзамен: студенты сдают квалификационный экзамен в конце первого года обучения. Экзамен оценивает способности, потенциал и компетентность студента в проведении исследований на уровне доктора философии.

Предложение по диссертации и кандидатский экзамен: Студенты должны представить диссертационное предложение в свой диссертационный совет не ранее чем через шесть месяцев после квалификационного экзамена и не менее чем за двенадцать месяцев до экзамена на защиту диссертации. Предложение дает возможность студенту уточнить свои планы исследований и получить отзывы о направлении и подходе к своим исследованиям от своего диссертационного совета.

Встречи по обзору исследований: на собраниях по обзору исследований студенты получают всестороннюю обратную связь о ходе исследования их диссертации и ожидаемых результатах до защиты полной диссертации. Встречи по обзору исследований должны проводиться не реже одного раза в шесть месяцев после завершения рассмотрения предложения диссертации и кандидатского экзамена до защиты диссертации.

Презентация и защита диссертации: каждый докторант готовит оригинальную, технически строгую и хорошо написанную диссертацию, в которой описывается исследовательская работа кандидата и новый вклад, ставший результатом их докторских исследований в области электротехники и вычислительной техники. Каждый докторант представляет и защищает свою диссертацию и сопутствующее ей исследование в своем диссертационном совете.

Исследовательская работа

Продвижение эффективных исследований мирового уровня - это дух доктора философии. в области электротехники и вычислительной техники. Наши преподаватели и студенты работают каждый день, чтобы принести новую волну трансформационных достижений в наше общество информационной эпохи, проводя исследования в любой из следующих четырех областей:

• Архитектуры и устройства для вычислений
• Коммуникации, сети и безопасность
• Машинное обучение и искусственный интеллект
• Киберфизические и встроенные системы

Архитектуры и устройства для вычислений

Наш информационный век основан на устройствах, которые обрабатывают и хранят информацию. Наши преподаватели и студенты проводят исследования в области компьютерной архитектуры и вычислительных устройств, которые принесут следующие технологические достижения в наш информационный век. Исследовательские проекты в этой области включают энергоэффективную архитектуру устройств, оптоэлектронные устройства, реконфигурируемое оборудование, сети на кристаллах, гетерогенные вычисления, будущие вычислительные устройства для поздних и посткремниевых технологий, а также вычислительные устройства, основанные на зарождающихся революционных вычислительных парадигмах квантовых вычислений. вычисления и нейроморфные вычисления. Кроме того, исследования в этой области включают новые парадигмы, объединяющие вычислительную и сетевую архитектуры, как в случае с граничными вычислениями.

Коммуникации, сети и безопасность

Не случайно валюта нашего цифрового мира, «бит», возникла из «Теории коммуникации», работы Клода Шеннона, которая породила область теории информации. Наш информационный век зависит от способности безопасно передавать информацию. В RIT наши преподаватели и студенты занимаются исследованием множества аспектов коммуникаций и сетевых технологий. Исследовательские проекты в этой области включают изучение таких разнообразных вопросов, как связь 5G и B5G (за пределами 5G), электромагнетизм беспроводных сетей на кристаллах, теоретическое моделирование и измерение микрополосковых антенн и интегральных микроволновых схем, носимых устройств и беспроводной области тела. Сети (WBAN), когнитивные радиостанции и сети, динамическое совместное использование спектра, беспроводная связь MIMO и передовые оптоволоконные сети.

Обмен информацией приводит к необходимости защиты каналов связи, сетей и вычислительных систем, которые они соединяют. Таким образом, наши преподаватели и студенты также проводят исследования в области безопасности беспроводного физического уровня (WPLS), обфускации модуляции, криптографической инженерии, безопасности подключенных транспортных средств (V2V), безопасности IoT и прогнозирующей осведомленности о киберситуации.

Машинное обучение и искусственный интеллект

За последнее десятилетие достижения в компьютерной архитектуре и вычислительной мощности привели к гигантским успехам в разработке компьютеров, способных самостоятельно учиться решать задачи, и приложений, использующих эту способность. Эти технологии, известные под общим названием машинное обучение или искусственный интеллект, порождают новые революционные технологии и новые подходы к решению сложных современных проблем. Наши преподаватели и студенты активно участвуют в этом процессе революционного творчества с проектами в следующих областях:

• Нейроморфные устройства и схемы, а также основанные на мозге архитектуры и алгоритмы для энергоэффективного ИИ.
• Тензорные методы глубокого обучения и тензорного анализа больших и мультимодальных данных
• Применение машинного обучения для беспроводной связи, управления сетью, динамического доступа к спектру, совместного использования и обнаружения.
• Надежное обучение в неблагоприятных условиях и надежное оборудование ИИ
• Глубокое обнаружение фейков
• Беспилотные автомобили
• Умные склады
• Компьютерное зрение, распознавание объектов и отслеживание
• Взаимодействие и сотрудничество человека и робота
• Алгоритмы глубокого обучения для приложений машинного интеллекта и искусственного интеллекта
• Биологически вдохновленные модели обучения для многоагентных и сложных систем
• Классификация и локализация объектов с помощью квантованных нейронных сетей

Киберфизические и встроенные системы

Одно из самых революционных применений электрических и компьютерных инженерных технологий — это когда они связаны с физической системой, образуя замкнутый контур с датчиками, вычислительными элементами и приводами с электрическим приводом для управления работой физической системы. Примеры этих киберфизических систем можно найти повсюду, как часть Интернета вещей, с вычислительными элементами, встроенными в предметы повседневного обихода, от кофеварок до автомобилей. Некоторые из исследований, проводимых в этой области, относятся к очень малым масштабам, где исследуются микроэлектромеханические системы (МЭМС) для интегрированного восприятия, управления, сбора энергии и мультисенсорных сетей. В масштабе больших физических систем они могут охватывать полные инфраструктуры. В этой области наши преподаватели и студенты изучают технологии для интеллектуальных складов и Индустрии 4.0.

Важным элементом в этой области исследований являются энергетические системы. Текущие исследования в этой области включают оптимизацию энергосистем, интеграцию возобновляемых источников энергии (ветряных и солнечных) в сети, оптимизацию работы микросетей и распределенных энергетических систем, а также планирование производственных систем. Другие исследовательские проекты исследуют взаимозависимость между интеллектуальной сетью и другими инфраструктурами (например, телекоммуникационной или вычислительной инфраструктурой).