教員詳細
FACULTY
Research and Industry-Academia Collaboration
研究・産学連携
ベン アブダラ アブデラゼク BEN ABDALLAH Abderazek
教授、理事（学部・学科長）
- 所属
- コンピュータ理工学科/コンピュータ工学部門
- 職位
- 教授、理事（学部・学科長）
- benab@u-aizu.ac.jp
教育
- 担当科目 - 大学
- - コンピュータアーキテクチャ, 2018 -
- コンピュータシステム入門, 2018 -
- 並列計算機システム, 2018 -
- SCCP-001 – 学生協同授業プロジェクト（システムオンチップ設計）, 2009-2010
- コンピュータシステム工学, 2008-2018
- 組み込みシステム, 2008-2016
- 論理回路設計演習, 2008-2018
- コンピュータアーキテクチャ演習, 2008-2018
- 担当科目 - 大学院
- - ニューロモーフィックコンピューティング, 2023 – present
- 組み込みリアルタイム システム, 2008 – 2022
- マルチコアコンピューティング, 2010-2015
- 高度なコンピュータ組織, 2008 – 2023
- Network-on-Chip, Hong Kong University of Science and Technology (KUST), Hong Kong, China, 2010, 2011, 2012, 2013 (Invited intensive lectures)
研究
- 研究分野
-
計算機システム
高性能計算
知能ロボティクス
- 略歴
- 令和4年4月～現在 理事 会津大学
令和4年4月～現在 コンピュータ理工学部長,会津大学
2014.4-現在 教育研究評議会委員、会津大学
2014.4-2022.03 コンピュータ工学部門長, 会津大学
2014.4-現在 教授、会津大学
2012.4-2014.3 上級准教授、会津大学
2011.4-2012.3 准教授、会津大学
2007.10-2011.3 助教授、会津大学, 会津若松
2007.4-2007.9 助教授、国立大学法人電気通信大学,東京
2002.4-2007.3 研究員、国立大学法人電気通信大学,東京
招待講師
令和4年-現在 非常勤講師, 京都工芸繊維大学 大学院工芸科学研究科
2011-2015 客員教授、软件工程学院, 华中科技大学,武漢
2010-2013 客員教授、计算机科学与工程系, 香港科技大学,香港
教育資格
1999.4-2002.3 博士 (コンピュータ工学), 国立大学法人電気通信大学,東京
1994.9-1997.6 博士前 (コンピュータ工学), 华中科技大学, 武漢
1988.9-1994.6 学部 (電気工学),スファックス大学と华中科技大学, 武漢
- 現在の研究課題
- 適応型リアルタイムニューロモーフィックプロテーゼおよび擬人化システム/ロボット工学の手法の研究開発
- 研究内容キーワード
- 3D-IC; 耐障害性。 ネットワークオンチップ。 コンピュータシステム; マルチコア SoC; ニューロモーフィック コンピューティング。 擬人化ロボット工学
- 所属学会
- IEEEシニアメンバー; ACMシニアメンバー; IEEE Circuits and Systems, IEEE Solid-State Circuits Society（メンバー）; IEEE Computer Societyコンピュータアーキテクチャに関する技術委員会（メンバー）; 欧州イノベーション同盟 (メンバー); 電子情報通信学会 （メンバー 2007-2019）
パーソナルデータ
- 趣味
- 歴史的な場所の閲覧と訪問.
- 子供時代の夢
- 学校の先生になる！
- 座右の銘
- シンプルがベストです！
- 愛読書
- "You Can Heal Your Life"
- 学生へのメッセージ
- 集中と組織は、あなたの研究の成功の鍵です。
主な研究
- AI 対応エッジと自動車コンピューティング
-
AI、コンピュータアーキテクチャ、センサー技術の進歩により、電気自動車（EV）や自動運転車などの自動車は、洗練された高性能コンピューティングプラットフォームへと変貌を遂げています。これらのコンピューティングシステムの進歩が加速するにつれ、安全性と信頼性をサポートする特殊なディープニューラルネットワークシステムと複雑な通信プロトコル（イーサネット、SDVなど）を使用して、センシング、ナビゲーションなど、さまざまなアプリケーションが実行されるようになります。私たちは、AIを活用したEVエネルギーハーベスティングと管理、EVキャンパスエネルギートレーディング、AI対応車載ICなど、高度な自動車コンピューティングシステムを研究しています。
- ニューロモルフィックコンピューティングアルゴリズムとシステム
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ニューロモルフィック コンピューティングは、スパイキング ニューロン ネットワーク モデルを使用して、従来の人工ニューラル ネットワークよりも電力/エネルギー効率の高い方法で機械学習の問題を解決します。私たちは、以前に開発したフォールト トレラントな 3 次元オンチップ相互接続テクノロジを搭載した、適応型低電力スパイキング ニューロモルフィック システムと SoC を研究しています。特に、さまざまなネットワーク パラメータ (スパイクの重み、ルーティング、隠れ層、トポロジなど) の再構成を可能にする適応型構成方法、フォールト トレランス、熱を考慮したマッピング方法、オンライン学習アルゴリズムなど、革新的なアルゴリズムとニューロモルフィック システムを調査しています。対象アプリケーションには、擬人化ロボットやエッジ コンピューティングが含まれます。
- フォールトトレラントオンチップインターコネクト（2D/3D-IC、Si-フォトニクス、ハイブリッド）
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複雑な SoC には、プロセッサ コア、DSP、メモリ、アクセラレータ、および I/O で構成される多数のコンポーネントが含まれており、すべてがわずか数平方ミリメートルの単一のダイ領域に統合されています。 このような複雑なシステムは、現在のバスベースのソリューションよりも洗練されたネットワークに近い複雑なオンチップ相互接続を介して相互接続されます。 このネットワークは、面積と消費電力を低く抑えながら、高スループットと低遅延を提供する必要があります。 私たちの研究努力は、超並列メニーコア システムでこのような新しいパラダイムを可能にするために、いくつかの設計上の課題を解決することです。 特に、フォールト トレランス、3D-TSV 統合、フォトニック通信、低電力マッピング技術、および低遅延適応ルーティングを調査しています。
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