近日，在《麻省理工科技评论》携手杭州未来科技城共同举办的 2022 世界科技青年论坛上，新一届“35 岁以下科技创新 35 人”亚太区入选者重磅揭晓。电子系教师林星入选。
自 1999 年起，《麻省理工科技评论》每年都会在世界范围内，从活跃在科技创新前沿的青年人群体中，寻找对人类未来产生深远影响的科技领军人物，这就是“35 岁以下科技创新 35 人”（Innovators Under 35, TR35；中文简称“创新 35 人”）。
2014 年，“35 岁以下科技创新 35 人”首次在亚太地区进行独立评选。聚焦这个全球最具发展潜力、最多元化的地区之一，《麻省理工科技评论》为亚太科技青年人才的脱颖而出提供了国际化平台。
入选理由：研发大规模光子神经网络架构和光电融合智能计算处理器，他让光子计算的应用不再遥远。
光子计算以其高速、高吞吐、低功耗等优势成为先进计算领域的研究热点。然而，智能光子计算系统面临集成度低、误差校正困难等技术挑战，阻碍了其广泛应用。
为解决这些问题，清华大学助理教授林星致力于研究基于衍射光子计算的大规模光子神经网络架构和光电融合智能计算处理器，构建更先进的光子神经网络芯片与应用平台，推动光子人工智能芯片技术的发展。
林星提出了空域和频域的全光学衍射深度神经网络（D2NN）理论和方法，构建衍射光学神经元以及多层神经元间的大规模加权互联，解决了长期存在的光子神经网络基本计算单元占空面积大所造成的集成度低、网络参数规模受限的问题。
此外，林星还开发了大规模可重构衍射光子计算处理器（DPU）及其硅基片上集成方法并应用于构建先进光子神经网络架构。与高端电子计算平台相比，基于 DPU 的智能计算系统可以在计算性能上实现数量级的提升。
为实现大规模光子神经网络的误差校正，林星提出了包括自适应在线训练、光学反向传播以及光学残差学习的精准训练方法，能够获得更准确的梯度计算，实现网络模型到物理系统的精准映射。
林星未来的科研目标是实现光子计算在人工智能、海量数据处理、高通量通信等领域的产业化和广泛应用，逼近光子计算芯片速度和能效的理论上限。
林星，清华大学电子工程系助理教授，博士生导师。从事智能光子计算与芯片研究。提出了衍射深度神经网络的理论和方法，研发了大规模可重构衍射光电计算处理器及其硅基片上集成方法，构建了先进光电神经网络架构，验证了光子计算系统的优越性。代表性工作发表于《Science》及其子刊《Science Advances》、《自然·光子学》（Nature Photonics）和《Physical Review Letters》等。主持NSFC 面上项目等。授权/公示国内外发明专利30余项。担任IEEE JSTQE等国际期刊编委。相关工作获中国电子学会科技进步一等奖、百度全球华人AI青年学者等荣誉。
