近日，湖南师范大学物理与电子科学学院“潇湘学者”特聘教授刘双龙在人工智能硬件加速器研究领域取得新突破，并在人工智能领域顶级刊物IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems发表了研究论文。
人体行为识别是人工智能的一个重要应用方向。该研究首次提出使用块浮点计算技术对应用于人体动作识别的3D卷积神经网络进行硬件加速，并设计了基于该技术的并行计算的硬件架构。相比使用定点数计算的加速器，该研究在不增加数值位宽的情况下大幅度提升了计算精度，从而在保证计算速度的情况下提高了动作识别的准确率。同时该研究也比较了在不同识别准确率下加速器的处理时间，以适用于不同的应用场景。
该工作获得了国家自然科学基金、湖南省自然科学基金和长沙市自然科学基金的资助。刘双龙教授是湖南省引进的海外高层次人才，近年来在人工智能研究领域取得了一系列高水平成果，获得了国际同行的高度关注。
