近日，國際類腦計算與神經形態機器人領域知名科學家Yulia Sandamirskaya 教授，作為科學家顧問正式加入時識科技（SynSense）。

加入時識科技（SynSense）后，Yulia Sandamirskaya教授將依托在神經形態架構與機器人系統領域的深厚積累，聚焦于仿生觸覺感知的研發突破。她所主導的類腦觸覺方案，充分利用脈沖神經網絡的事件驅動、稀疏處理特性，從根本上突破了傳統視觸覺系統在數據吞吐量與功耗能效方面的瓶頸，實現了在極低功耗下的毫秒級觸覺信息處理。

此項技術進展對機器人產業具有深遠意義，為在動態環境中實現靈巧操作、精準交互的新一代機器人奠定了感知技術基礎，將大力推動服務機器人、精密制造與人機共融等關鍵領域的發展。

Prof. Dr. Yulia Sandamirskaya

類腦計算知名學者、專家

蘇黎世應用科技大學教授

Yulia Sandamirskaya教授是蘇黎世應用科學大學教授兼生命科學認知計算研究中心主任，研究重點聚焦于脈沖神經網絡與模擬神經網絡中的記憶形成、自適應運動控制及自主學習機制，重點研究如何在神經形態硬件中實現用于機器人控制的神經架構。

2010年，Yulia Sandamirskaya教授在德國波鴻大學獲得神經計算博士學位。2016年至2020年，任蘇黎世大學與蘇黎世聯邦理工學院神經信息研究所課題組負責人，她所帶領的"神經形態認知機器人"團隊致力于為具身人工智能開發神經動力學架構。

2020年至2023年，任英特爾實驗室高級研究員，主導開展基于 Loihi 神經形態芯片的機器人研究項目，成功地把脈沖神經網絡（SNN）融入到機器人實時環境交互與自適應控制系統中。這一開創性舉措有力且顯著地拓寬了該領域的技術邊界，為后續相關研究與應用提供了極具價值的參考范例和堅實的技術基礎。

SynSense

SynSense

{科學家團隊}

時識科技（SynSense）在類腦智能領域的國際影響力，其核心基石正是一支實力雄厚的科學家團隊。隨著Yulia Sandamirskaya教授的加盟，進一步壯大了時識科技（SynSense）的專業科學家隊伍，標志著公司匯聚全球頂尖智慧，在推動類腦智能邁向產業化的戰略布局上再獲關鍵性進展。

基于此，時識科技（SynSense）正在積極布局腦機產業，通過不斷的技術迭代和創新，開發下一代類腦視覺融合傳感器方案。

Prof. Dr. Giacomo Indiveri

類腦計算芯片領軍者

聯合創始人、首席科學家

Giacomo Indiveri教授是蘇黎世大學（UZH）和蘇黎世聯邦理工學院神經信息學研究所所長，也是蘇黎世大學和蘇黎世聯邦理工學院神經形態認知系統的雙職位教授。師從Carver Mead教授，Giacomo Indiveri教授擁有30年類腦相關研究經驗，曾主導20+項歐洲重大類腦科研項目，著有類腦相關著作2本 ，發表類腦頂級文章300+篇 ，引用量近13,000次，3次獲得ERC歐洲研究理事會經費，是類腦國際學術研討會Capocaccia Neuromorphic發起者。

Giacomo Indiveri教授于1992年獲得意大利熱那亞大學電氣工程碩士學位，并于2004年獲得計算機科學博士學位，擁有神經科學、計算機科學和機器學習方面的專業知識。他的研究重點聚焦于基于動作電位的學習機制和生物學上合理的神經元的循環網絡，以及它們與使用模擬/數字電路和新興記憶技術設計的實時閉環感覺運動系統的集成。他的團隊使用這些神經形態環路來驗證現實世界場景中的大腦啟發計算范式，并開發新一代基于容錯事件的神經形態計算技術。

Prof. Tobi Delbruck

類腦感知領域帶頭人

DVS發明者、專利所有人

Tobi Delbruck教授是感知計算領域的知名學者，神經擬態計算的開拓者之一。他是蘇黎世大學與蘇黎世聯邦理工學院神經信息學研究所雙聘教授，傳感器課題組負責人，研究方向包括神經擬態模數混合計算。

Tobi Delbruck教授在加州理工學院獲得博士學位。其學術貢獻包括發明自適應光感受器電路，該成果已被廣泛應用于各類神經形態芯片；同時是事件相機的發明者，其相關專利技術啟發并促成該領域取得突破性進展，這些開創性研究首次利用神經形態激活稀疏性實現時空能效優化，為類腦感知相關產品提供了高性價比的擴展方案。

近年來，他致力于將這些AI硬件電路應用于自適應非線性機器人控制領域。其論文已榮獲多項IEEE獎項，2013年因對神經形態傳感與處理技術的貢獻當選IEEE電路與系統學會會士。

Prof. Rodney Douglas

類腦神經學之父

蘇黎世聯邦理工終身教授

Rodney Douglas教授是瑞士蘇黎世聯邦理工學院神經信息學研究所的終身教授，曾任INI研究所所長，是類腦神經學之父，類腦技術領域權威專家學者。

主要從事神經元連接機制研究，探索基因表達調控與神經發育的關系。當前研究方向包括：視覺大腦皮層的實驗解剖學與生理學；皮質回路的理論分析與仿真模擬；神經形態系統的設計與制造；運動及高階處理的神經形態機器人等。