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对话学者:Behraad Bahreini

请您简单介绍一下您自己,以及您是在什么样的机会下来到温哥华的?

从我在曼尼托巴大学读研究生起,我就一直从事微系统方面的工作。这类微型器件工作时需要的能源非常少,研究人员需要使用适合的测试设备才能对这类器件进行研究。测量品质始终是研究人员关注的一个问题。我在很多测试中都采用了锁相放大器,不仅是为了降低噪声,同时也是为了研究非线性现象。我曾在剑桥大学负责接口电路的开发工作。后来,我曾在一家企业中就职,担任工程师,之后,我来到温哥华,从事学术研究工作。我们所作的研究测试工作是设计流程中的一部分,因此在我们设计新器件时,从一开始就会将测量工作纳入考虑范围。

你们设计的器件用于各种应用领域(网站上列出的领域包括:工业物联网、汽车、国防、生物科技)。那么,你们的主要研究方向是什么?

我们的大部分工作都会涉及到共振器。不过,近些年来我们的研究重点发生了明显的变化。大约十年前,我们研究的是较小尺度下的损耗机制以及如何避免损耗。随着这一领域不断发展,我们开始研究共振器的非线性和耦合特性,这些内容往往更难以理解。基础性研究的进展推动了我们的技术进步,技术进步的成果随着时间的推移也逐步转化为实际应用。就目前而言,我们团队主要专注于通信、国防和汽车领域。

在您看来,未来 3 到 5 年的研究趋势是怎样的呢?

举例来说吧,近年来加速计的绝对性能并没有明显提升。从物理角度来看,在很多情况下,性价比都已达到了上限。未来,将呈现出对软件和信号处理的投资不断增加的趋势。科学家们已经摸透了很多这类传感器的数学和物理原理。在可实现低成本运算的前提下,未来的研究方向可能是提高多个传感器的集成水平(如传感器阵列),以期在单位时间内收集更多测量数据,并对这些测量结果进行后续处理以提升传感器性能。使用并行传感器能够增强信号强度,从数学角度看,能够降低本底噪声。此外,可以获取梯度,从而获得更多信息。

智能在传感器中发挥了哪方面的作用?

长期以来,我们一直都通过改进机械或电子设计来提高设备性能。在 2016 年休假期间,我曾与一家公司的研发部门合作,尝试将传感器融合和统计信号处理等新概念应用到我们的设计中。我们对于这种知识并不十分熟悉。其他研究人员在使用此类算法时将其称为机器学习或人工智能。我们并不是数据科学家,并不需要通过严谨的分析证明我们应用了智能技术。但是,我们基于所掌握的物理学知识、这类器件的工作原理对传感器进行了改进。现在,我们已在其中应用了一些智能技术,以期从传感器中获取更多信息。

您认为理想的测量仪器应具备哪些功能?

我们希望仪器能够获取原始数据。在许多情况下,我们最看重仪器的这种功能,获取数据后,我们才能对数据进行后续研究。在研究的早期阶段,尤其需要这种功能。在其他情况下,我们希望仪器拥有能处理原始数据从而简化相关分析的软件。此外,我们认为有些通过软硬件结合实现的功能,如多次谐波测量,也是必不可少的。实际上,我们真正需要的是不仅具有高性能(噪声、动态特性和带宽性能),同时具有灵活性,用途不仅限于初始应用的仪器。以数据采集速率的控制为例:在结束时无需产生大型文件的情况下,短时实验(数秒)与长时间测量(数周)同样重要。因此,我们需要的是能带来灵活性的功能。

您的实验室可以为新进研究生带来哪些优势?

学生们进入实验室后,可以在多学科团队中进行学习。此外,由于团队人数较多,也就带来了各种各样的协作机会。我可以向研究生们承诺,在我们的实验室里,他们可以使用世界一流的设施,掌握大量知识。在我们进行的研究中,有真正意义上的多学科研究。在实验室中学习几年后,研究生们会掌握物理学、机械、电子和信号处理等多个学科的知识。另一方面,在生活质量排名上,温哥华尽管偶尔会被苏黎世和维也纳超越,但过去 20 年来一直稳居前 5 名。你一定会爱上加拿大!

您是如何平衡工作与生活的?

我感觉滑雪对我来说太过危险,所以我没有选择滑雪作为业余活动。作为一名教授,长期坚持自己的兴趣爱好并不容易,尽管有些人可能能够做到。对我来说最重要的是,在工作允许的情况下尽可能地多陪伴家人和孩子。从事研究工作没有固定的工作时间,但我愿意为我热爱的领域投入更多时间。

Behraad Bahreini

Behraad Bahreyni,加拿大温哥华西蒙弗雷泽大学智能传感实验室负责人

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