弗朗西丝·罗斯

TDK教授材料科学与工程亚博网站首页

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联系信息

办公室电话: 617-452-2535
电子邮件: fmross@mit.edu
办公室: 13 - 5046
网站/实验室: Microscopy@MIT

助理

助理的名字:凯西·西蒙斯
助理的邮件: kesimons@mit.edu
助理的电话: 617-452-3499

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构建功能纳米结构与原子水平精度需要详细了解材料生长和自组装在纳米尺度上的物理。弗朗西丝·罗斯教授使用透射电子显微镜来观察晶体在生长过程和反应,和扫描隧道显微镜来测量纳米材料的性质。这些显微技术帮助她的研究小组探索在外延生长机制,电化学沉积和催化应用在微电亚搏娱乐网页版登陆子和能量储存。她正在开发新的显微镜仪器使更深层次的探索这些过程。

传记

获得本科学位后在物理和材料科学博士学亚搏娱乐 登录位在英国,剑桥大学教授罗斯在新泽西州贝尔实验室进行博士后研究,然后加入了国家电子显微镜中心的伯克利,加州亚博网站首页,作为一个科学家,专门从事高分辨率和原位显微镜。亚搏娱乐网页版登陆她继续专注于开发和应用电子显微镜对晶体生长,包括液体和气体流程,作为IBM TJ沃森研究中心的研究人员在纽约。亚搏娱乐网页版登陆在2018年她加入了DMSE教员。她的几个专业的社会,包括美国物理协会,材料研究社会,美国科学促进会,显微镜美国社会,美国真空学会和皇家显微镜学会名誉会员。亚搏娱乐网页版登陆亚博网站首页荣誉,她已经收到了包括一个荣誉博士学位2013年从瑞典隆德大学和IBM杰出成就奖2017年液体细胞透射电子显微镜。

主要出版物

纳秒质子的可编程电阻模拟深度学习

开发可编程电阻器,或人工synapses-devices,可用于构建模拟深度学习处理器。与硅制造技术兼容,这些人造突触增加速度和减少训练神经网络模型所需要的能量。

深入学习,人工智能(AI)的一个子集,是成功的关键自动化,促进许多分析和计算任务而无需人工干预。但这些模型训练使用当前计算机与不可持续的高能源需求。低能量的选择需要被发现。

深度学习处理器可以执行快速计算在使用更少的能源可以满足日益增长的需要人工智能的同时,仍满足可持续发展的目标。速度训练的神经网络意味着更快的部署的深度学习用例欺诈检测和医学成像分析。

奖励和荣誉

2019年
格哈德Ertl讲座奖
2018年
Hatsujiro桥本奖牌,国际社会联合会显微镜
2003年
伯顿奖章,显微镜的美国社会
2000年
杰出青年科学家奖,材料研究的社会亚搏娱乐网页版登陆
1999年
查尔斯·弗农男孩金牌奖,物理研究所