教員詳細

プロテーゼ/神経プロテーゼは、神経障害を持つ人々の生活の質を大幅に改善することができます。 これらのデバイスは、広範な治療ソリューションになりつつあります (つまり、パーキンソン病、網膜インプラント、歩行リハビリテーション、義肢の感覚フィードバックの回復、乳房充血または触診など)。 ただし、さまざまな感覚入力を組み合わせて複雑なタスクを正確に実行する生きているエージェントとは異なり、ほとんどの義肢および擬人化されたロボットアームは、精度に影響を与える単一感覚入力を使用します。 しかし、それらはその制御アプローチにより、電力に制約のあるデバイスです。

このプロジェクトでは、感覚運動の統合とフィードバック センシングを備えた高度なリアルタイムで電力効率の高いニューロモルフィック義手 AIzuHand を調査します。 私たちは、義肢を制御して、神経障害や切断を受けた人々の動きを回復させるためのソリューションを開発することを目指しています。。

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ニューロモーフィック コンピューティングでは、Spiking Neuron Network モデルを使用して、従来の人工ニューラル ネットワークと比較して、より電力/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。
このプロジェクトの目的は、先に開発したフォールト トレラントな 3 次元オンチップ インターコネクト技術を活用した、適応型低電力スパイキング ニューラル ネットワーク システム イン ハードウェア (NASH) の研究開発です。 NASH システムの特徴は次のとおりです。(1) さまざまな SNN パラメーター (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効率的な適応構成方法 (2) さまざまなディープ NN トポロジーの混合 ( 3) 効率的なフォールト トレラント マルチキャスト スパイク ルーティング アルゴリズム。(4) 効率的なオンチップ学習メカニズム。
NASH システムの性能を実証するために、FPGA 実装を開発し、VLSI 実装も確立する必要があります。

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