机器学习是一种强大的技术，可以从大数据集中提取知识，并提供预测和建模。由于VLSI芯片设计具有极高的复杂度和庞大的数据，最近在将机器学习应用和调整到加速设计闭环方面有很多工作。在这次报告中，我将讨论在什么时候以及如何应用机器学习于电子设计自动化(EDA)，以提高设计过程的效率和质量。此外，我将强调 EDA中的特殊挑战，包括改进的逻辑网表表示、时序建模、网表-布局多模态和特殊约束下的AIGC。

Biography:

香港中文大学计算机科学与工程系副教授，我校国际访问教授。在2021年获得了IEEE CEDA职业发展奖(earlycareer award)，获得过IEEETSM2022,ICCAD2021& 2013,DATE 2022,ASPDAC 2021& 2012,ISPD2017、SPIE2016 等世界顶级期刊会议的最佳论文奖，以及ASPDAC2023，MLCAD2022，DATE2021DAC2014、ICCAD2011、ASPDAC2013/2019 等多次最佳论文提名。是世界上唯二的学者同时获得过ICCAD的前端和后端两个最佳论文奖项(另一位是不莱梅大学的RolfDrechsler教授)。他在世界级CAD竞赛中荣获多次世界前三名。已发表超过90篇重要国际期刊论文(包含60多篇EDA领域世界顶级期刊论文IEEETCAD)和 170余篇本领域重要国际会议论文。其中包括了100多篇CCF-A的期刊和会文。在EDA的两大顶级会议DAC'2024和ICCAD'2021分别发表了17篇和9篇长论文，分别创造了DAC和ICCAD的历史记录。担任了计算机辅助设计领域多个世界顶级期刊和国际重要会议的编委会委员和客座编辑，是IEEETCCPS Newsletter的总编辑，同时也是IEEE CEDA香港分会的组委会委员。因为在领域内的杰出贡献，获得了ACM SIGDA功勋服务奖(MeritoriousService Award )。

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