教員詳細

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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本プロジェクトでは、株式会社会津コンピュータ科学研究所、株式会社播州ジャパンと共同で、EVとソーラーカーポートに基づくスマートグリッドプラットフォームにおける電力管理のためのAI対応、ブロックチェーンベースの電気自動車統合システムの開発を行っています。EVフリートが電気エネルギーの消費者としても供給者としても採用されるEV充電予測のために、低消費電力のAIチップと各種ソフトウェアツールを開発しました。

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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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切断や神経障害のある人々の握力と動きを回復することは、自立を取り戻すために不可欠です。 治療法として広く普及しつつある義肢は、切断や神経障害のある人々の握力を大幅に回復させ、生活の質を向上させることができます。 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体エージェントとは異なり、ほとんどのプロテーゼは単感覚入力を使用し、自由度が限られており、長い患者訓練が必要です。
私たちは、切断や神経障害を持つ人々の把握力と感覚を回復するための適応義肢を研究しています。 特に、残存した腕や脚と環境を直接接続する非侵襲的技術を開発します。

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