Tiến sĩ Kỹ thuật điện và máy tính

André Gide, người đoạt giải Nobel Văn học năm 1947, đã từng nói rằng “Con người không thể khám phá ra những đại dương mới trừ khi anh ta có đủ can đảm để không nhìn thấy bờ biển.” Đây là một suy nghĩ thực nghiệm nhưng vẫn đúng đắn về quá trình khám phá. Tuy nhiên, với tư duy thực dụng của người kỹ sư của chúng tôi, chúng tôi muốn nói thêm rằng để thành công trong quá trình khám phá, chúng ta không chỉ cần lòng dũng cảm mà còn cần kiến thức (sau cùng, một thủy thủ cần biết điều hướng để vượt qua tầm nhìn của bờ biển!) Chương trình đào tạo Tiến sĩ trong kỹ thuật điện và máy tính cung cấp kiến thức và kỹ năng để phát triển các nhà nghiên cứu độc lập thành công bằng cách cung cấp các khóa học kỷ luật và liên ngành, cố vấn nghiên cứu và hội thảo.

Các khóa học chính: Các khóa học chính thường được hoàn thành trong hai học kỳ đầu tiên của chương trình vì chúng đóng vai trò như một sự chuẩn bị nền tảng cho các khóa học tự chọn, phát triển các kỹ năng năng lực cốt lõi cho nghiên cứu, giới thiệu bối cảnh nghiên cứu trong kỹ thuật điện và máy tính và giúp chuẩn bị cho vòng loại thi.

Các khóa học tự chọn về tập trung kỷ luật: Các khóa học tự chọn về tập trung kỷ luật cung cấp một nền giáo dục nghiêm túc trong lĩnh vực nghiên cứu của sinh viên về kỹ thuật điện và máy tính. Sinh viên có thể chọn các khóa học tự chọn với sự tham vấn của cố vấn luận văn và nghiên cứu, và từ các khóa học do khoa kỹ thuật điện và vi điện tử hoặc khoa kỹ thuật máy tính cung cấp.

Các Khóa học Tự chọn Khu vực Trọng tâm: Các khóa học Tự chọn Khu vực Trọng tâm cung cấp sự linh hoạt trong chương trình giảng dạy cho học sinh tham gia vào việc học xuyên ngành. Sinh viên, với sự tham khảo ý kiến của cố vấn nghiên cứu và luận văn, các khóa học sau đại học được cung cấp bởi bất kỳ khoa nào trong Trường Cao đẳng Kỹ thuật Kate Gleason. Ngoài ra, và tùy thuộc vào sự chấp thuận của giám đốc chương trình, sinh viên có thể chọn các khóa học sau đại học do bất kỳ trường cao đẳng RIT nào cung cấp.

Kỳ thi đủ điều kiện: Học sinh hoàn thành kỳ thi đủ điều kiện vào cuối năm học đầu tiên của mình. Kỳ thi đánh giá năng khiếu, tiềm năng và năng lực của sinh viên trong việc thực hiện nghiên cứu ở cấp độ Tiến sĩ.

Đề xuất luận văn và kỳ thi ứng cử: Sinh viên phải trình bày đề xuất luận án cho hội đồng chấm luận văn của mình không sớm hơn sáu tháng sau kỳ thi đủ điều kiện và ít nhất mười hai tháng trước kỳ thi bảo vệ luận văn. Đề xuất tạo cơ hội cho sinh viên xây dựng kế hoạch nghiên cứu của họ và nhận được phản hồi về hướng và cách tiếp cận nghiên cứu của họ từ hội đồng luận văn của họ.

Các cuộc họp đánh giá nghiên cứu: Các cuộc họp đánh giá nghiên cứu cung cấp phản hồi toàn diện cho sinh viên về tiến độ nghiên cứu luận án của họ và kết quả mong đợi trước khi bảo vệ toàn bộ luận văn của họ. Các cuộc họp tổng kết nghiên cứu phải được tổ chức ít nhất sáu tháng một lần sau khi kết thúc đề nghị luận án và kỳ thi ứng cử cho đến khi bảo vệ luận án.

Trình bày và Bảo vệ Luận án: Mỗi ứng viên tiến sĩ chuẩn bị một luận án gốc, chặt chẽ về mặt kỹ thuật và được viết tốt, mô tả cơ quan nghiên cứu của ứng viên về công việc và những đóng góp mới có được từ nghiên cứu tiến sĩ của họ trong lĩnh vực kỹ thuật điện và máy tính. Mỗi ứng viên tiến sĩ trình bày và bảo vệ luận án của họ và nghiên cứu kèm theo của nó trước hội đồng chấm luận án của họ.

Tìm kiếm

Sự tiến bộ của nghiên cứu có tác động tầm cỡ thế giới là đặc tính của Tiến sĩ. trong kỹ thuật điện và máy tính. Các giảng viên và sinh viên của chúng tôi làm việc mỗi ngày để mang lại làn sóng tiến bộ chuyển đổi tiếp theo cho xã hội thời đại thông tin của chúng ta bằng cách thực hiện nghiên cứu trong bất kỳ lĩnh vực nào trong số bốn lĩnh vực sau:

• Kiến trúc và thiết bị cho máy tính
• Truyền thông, Mạng và Bảo mật
• Học máy và trí tuệ nhân tạo
• Hệ thống mạng-vật lý và nhúng

Kiến trúc và thiết bị cho máy tính

Thời đại thông tin của chúng ta được xây dựng trên nền tảng của các thiết bị xử lý và lưu trữ thông tin. Giảng viên và sinh viên của chúng tôi thực hiện nghiên cứu về kiến trúc máy tính và các thiết bị máy tính sẽ mang lại những tiến bộ công nghệ tiếp theo cho thời đại thông tin của chúng ta. Các dự án nghiên cứu trong lĩnh vực này bao gồm kiến trúc thiết bị tiết kiệm năng lượng, thiết bị quang điện tử, phần cứng có thể cấu hình lại, mạng trên chip, tính toán không đồng nhất, các thiết bị tính toán trong tương lai cho các công nghệ hậu silicon và các thiết bị tính toán dựa trên các mô hình tính toán mang tính cách mạng mới nổi của lượng tử tính toán và tính toán thần kinh. Ngoài ra, nghiên cứu trong lĩnh vực này bao gồm các mô hình nổi bật kết hợp giữa kiến trúc điện toán và mạng với nhau, như trường hợp của Edge Computing.

Truyền thông, Mạng và Bảo mật

Không phải ngẫu nhiên mà tiền tệ của thế giới kỹ thuật số của chúng ta, "bit", bắt nguồn từ "Lý thuyết truyền thông", công trình của Claude Shannon đã khai sinh ra lĩnh vực lý thuyết thông tin. Tuổi thông tin của chúng ta phụ thuộc vào khả năng truyền đạt thông tin một cách an toàn. Tại RIT, giảng viên và sinh viên của chúng tôi đang tận tâm nghiên cứu nhiều khía cạnh của công nghệ truyền thông và mạng. Các dự án nghiên cứu trong lĩnh vực này liên quan đến việc nghiên cứu các vấn đề đa dạng như truyền thông 5G và B5G (ngoài 5G), điện từ của mạng không dây trên chip, mô hình lý thuyết và đo lường ăng ten microstrip và mạch vi sóng tích hợp, Thiết bị đeo được và Diện tích cơ thể không dây Mạng (WBAN), mạng và radio nhận thức, chia sẻ phổ động, truyền thông không dây MIMO và mạng cáp quang tiên tiến.

Việc trao đổi thông tin dẫn đến nhu cầu bảo mật các liên kết truyền thông, các mạng và hệ thống máy tính mà chúng kết nối với nhau. Do đó, giảng viên và sinh viên của chúng tôi cũng tiến hành nghiên cứu về Bảo mật lớp vật lý không dây (WPLS), giải mã điều chế, kỹ thuật mật mã, bảo mật phương tiện được kết nối (V2V), bảo mật IoT và dự đoán tình huống mạng.

Học máy và trí tuệ nhân tạo

Trong vòng một thập kỷ qua, những tiến bộ trong kiến trúc máy tính và sức mạnh tính toán đã dẫn đến những bước tiến lớn trong việc phát triển máy tính có khả năng tự học cách giải quyết vấn đề và các ứng dụng sử dụng khả năng này. Những công nghệ này, được gọi chung là học máy hoặc trí tuệ nhân tạo, đang tạo ra các công nghệ cách mạng mới và cách tiếp cận mới để giải quyết các vấn đề khó khăn đương thời. Giảng viên và sinh viên của chúng tôi đang tích cực tham gia vào quá trình sáng tạo mang tính cách mạng này với các dự án trong các lĩnh vực bao gồm:

• Các thiết bị và mạch điện thần kinh, cũng như các kiến trúc và thuật toán lấy cảm hứng từ não bộ cho AI tiết kiệm năng lượng
• Các phương pháp Tensor để học sâu và phân tích tensor của dữ liệu lớn và đa phương thức
• Các ứng dụng của máy học đối với truyền thông không dây, quản lý mạng và truy cập, chia sẻ và cảm biến phổ động
• Học tập đáng tin cậy trong môi trường đối đầu và phần cứng AI đáng tin cậy
• Phát hiện giả sâu
• Xe tự lái
• Kho thông minh
• Thị giác máy tính, nhận dạng đối tượng và theo dõi
• Tương tác và hợp tác giữa Người-Robot
• Các thuật toán học sâu cho trí thông minh máy và các ứng dụng AI
• Các mô hình học tập lấy cảm hứng từ sinh học cho các hệ thống đa tác nhân và phức tạp
• Phân loại và bản địa hóa đối tượng thông qua mạng nơ-ron lượng tử hóa

Hệ thống mạng-Vật lý và Nhúng

Một trong những ứng dụng mang tính cách mạng nhất của công nghệ kỹ thuật điện và máy tính là khi nó được kết hợp với một hệ thống vật lý, tạo thành một vòng lặp chặt chẽ với các cảm biến, phần tử tính toán và cơ cấu truyền động hoạt động bằng điện để điều khiển hoạt động của hệ thống vật lý. Ví dụ về các hệ thống vật lý mạng này ở khắp mọi nơi, như một phần của Internet-of-Things, với các phần tử máy tính được nhúng vào các vật dụng hàng ngày, từ máy pha cà phê đến ô tô. Một số nghiên cứu đang được thực hiện trong lĩnh vực này ở quy mô rất nhỏ, nơi các hệ thống vi cơ điện tử (MEMS) đang được nghiên cứu về các mạng lưới cảm biến, điều khiển, thu năng lượng và đa cảm biến tích hợp. Ở quy mô của các hệ thống vật lý lớn, chúng có thể bao gồm các cơ sở hạ tầng hoàn chỉnh. Trong lĩnh vực này, giảng viên và sinh viên của chúng tôi đang nghiên cứu công nghệ cho kho thông minh và Công nghiệp 4.0.

Một yếu tố quan trọng trong lĩnh vực nghiên cứu này là hệ thống năng lượng. Các nghiên cứu đang thực hiện trong lĩnh vực này bao gồm tối ưu hóa hệ thống điện, tích hợp lưới điện của năng lượng tái tạo (gió và mặt trời), tối ưu hóa hoạt động của các microgrid và hệ thống năng lượng phân tán, và lập kế hoạch cho các hệ thống sản xuất. Các dự án nghiên cứu khác điều tra sự phụ thuộc lẫn nhau giữa lưới điện thông minh và các cơ sở hạ tầng khác (ví dụ: cơ sở hạ tầng viễn thông hoặc máy tính).