Studente KAIST vince il riconoscimento per il miglior paper a un simposio internazionale
Punti chiave
- •Lee Jung-hyun, studente laureato del KAIST TERA Lab, ha ricevuto la Best Student Paper — Honorable Mention al 2026 IEEE International Symposium on Electromagnetic Compatibility, Signal & Power Integrity tenutosi a Dallas, Texas.
- •Il suo articolo premiato ha applicato la Tucker decomposition per comprimere i dati delle reti di distribuzione di alimentazione di circa 695 a 1 in un test a 256 porte, mantenendo l’accuratezza di ricostruzione.
- •Il metodo basato su tensori affronta le sfide di erogazione della potenza e integrità del segnale nei pacchetti semiconduttori densamente integrati, inclusi high-bandwidth memory e sistemi chiplet.
- •Il simposio IEEE, organizzato ogni anno dal 1959, è una delle principali conferenze internazionali e richiama 1.500-2.000 ingegneri e ricercatori da industria, università e istituzioni governative.
- •KAIST TERA Lab, guidato dal professor Kim Joung-ho, si concentra su high-speed semiconductor packaging, signal and power integrity e architetture di memoria di nuova generazione, inclusa HBM.

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Studente KAIST vince il riconoscimento per il miglior paper a un simposio internazionale
Published Aug. 13, 2026, 11:42 a.m. KST
Lee Jung-hyun / Courtesy of Korea Advanced Institute of Science & Technology TERA Lab
Lee Jung-hyun, uno studente laureato presso il TERA Lab del Korea Advanced Institute of Science & Technology (KAIST), ha ricevuto la Best Student Paper — Honorable Mention al 2026 Institute of Electrical and Electronic Engineers International Symposium on Electromagnetic Compatibility, Signal & Power Integrity, ha detto giovedì il gruppo di ricerca sui semiconduttori.
Il simposio si è tenuto dal 3 al 7 agosto a Dallas, Texas. Lee è stato premiato per il suo articolo, “Physics-Aware Tensor Learning for Data-Efficient Multi-Port Power Distribution Network Analysis.”
L’articolo ha introdotto un nuovo metodo basato su tensori per archiviare e analizzare in modo efficiente grandi volumi di dati di power distribution network (PDN) generati in pacchetti semiconduttori avanzati come high-bandwidth memory (HBM) e sistemi chiplet. Garantire un’erogazione stabile della potenza attraverso centinaia di porte in questi pacchetti fortemente integrati è una sfida crescente per l’industria dei semiconduttori, poiché la domanda in aumento di acceleratori AI spinge i produttori verso stack HBM sempre più grandi e progetti multi-die più complessi in cui l’integrità del segnale e dell’alimentazione influisce direttamente su prestazioni e affidabilità.
Utilizzando una tecnica matematica chiamata Tucker decomposition per estrarre schemi rappresentativi dai dati, il team di ricerca ha ottenuto un rapporto di compressione di circa 695 a 1 in un test che coinvolgeva una PDN a 256 porte, mantenendo l’accuratezza di ricostruzione prevista.
“Ho iniziato a interessarmi ai tensori studiando come l’intelligenza artificiale e i supercomputer elaborano dati ad alta dimensionalità, e in questa ricerca ho applicato un’idea emersa da quel processo ai problemi di signal integrity e power integrity”, ha detto Lee.
“In futuro, spero di verificare l’accuratezza e l’interpretabbilità delle rappresentazioni basate su tensori in strutture di package semiconduttori più realistiche.”
Il simposio è una delle principali conferenze internazionali al mondo su electromagnetic compatibility, signal integrity e power integrity. Organizzato ogni anno dal 1959, riunisce circa 1.500-2.000 ingegneri e ricercatori provenienti da industria, università e istituzioni governative.
KAIST TERA Lab è un gruppo di ricerca focalizzato su high-speed semiconductor packaging, signal and power integrity e architetture di memoria di nuova generazione, tra cui HBM e high-bandwidth flash. Il gruppo è guidato dal professor Kim Joung-ho, noto per aver introdotto il concetto fondamentale, il design e l’architettura di HBM.