【本報訊】AI是近期最夯話題之一，如何加速機器學習的效率，讓辨識過程更流暢，是許多人鑽研的議題；義守大學「電子工程學系」大四生李兆鈁以〈FPGA實現神經網路激發函數〉為題，獲得IEEE次世代電子原件國際研討會（ISNE）最佳論文獎，系主任蘇水祥欣見學生優異表現。

 

　針對研究的內容，李兆鈁仔細轉化為大眾可理解的說法，神經網路是機器學習演算法的一種，也是目前最熱門的演算法之一；神經網路演算法需要大量的乘加運算和指數運算，傳統CPU在完成此類運算需要消耗大量時間和功耗，因此有必要設計電路完成該類運算，尤其是在激發函數部分，他選擇CORDIC演算法有助於提高運算精度；而電路部分，他認為相較於其他專用積體電路（ASIC）裝設後無法更新結構，FPGA能根據不同任務特點隨時修改電路架構，系統運算效率會更高。

 

　李兆鈁說AI背後的演算法已存在多年，只是受限於硬體設備尚未發展完善，直至近年才有新突破，他目前的研究是期望能在現有基礎上加速演算過程，並提升計算準確度；目前研究僅處辨識、運算階段，李兆鈁希望未來能朝強化學習的方面發展，針對軟硬體雙管齊下深化。

 

　出生在中國廣州的李兆鈁，小學時就自己拆電腦，國中時自學程式，高中參加機器人競賽，因聽聞臺灣IC設計的傑出成就，選擇跨海求學；來到義大後，跟著系上老師穩紮穩打學習，經常穿梭在系上教授的辦公室間，「每個老師都被我問過問題」，努力不懈的他接下來將至清華大學攻讀電機碩士。

 

　埋首研究，李兆鈁也不忘跑步鍛鍊身體，直說這是「保命」的必要！從國中起養成的習慣，每天跑20至30分鐘抒解壓力，同時讓體能維持良好狀態，他認為有健康的身體，才有成功的本錢。