
ベン アブダラ アブデラゼク BEN ABDALLAH Abderazek
教授、理事(教育・学務担当)、コンピュータ理工学部学 部長、コンピュータ理工学部学 コンピュータ理工学科長
- 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(教育・学務担当)、コンピュータ理工学部学 部長、コンピュータ理工学部学 コンピュータ理工学科長
- クラスター
-
インテリジェントネットワーキング
スマートサービス
- 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<br>- コンピュータシステム入門<br>- 並列計算機システム
- 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
研究
- 研究分野
-
通信工学
制御及びシステム工学
計算機システム
高性能計算
ヒューマンインタフェース及びインタラクション
知能ロボティクス
- 略歴
- 令和4年4月~ 理事・コンピュータ理工学部長,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
下記兼任
2022-現在 非常勤講師, 京都工芸繊維大学, 日本
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
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, ガフサ/武漢
1991.9-1992.6 北京語学院(現・北京語言大学)中国語能力ディプロマ
- 現在の研究課題
- 適応型リアルタイム ニューロモルフィック プロテーゼおよび擬人化ロボティクスの手法の開発
- 研究内容キーワード
- 適応; 耐障害性; 脳にヒントを得たコンピューティング、ニューロモルフィック プロテーゼ。 擬人化ロボティクス; SoC; エネルギー効率の高い制御
- 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);
European Alliance for Innovation(メンバー)
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
- AIzuHand: 適応型リアルタイム非侵襲的ニューロモルフィック神経人工手
-
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。。
詳しくはこちらをご覧ください。
- オンライン学習を備えたイベント駆動型の低消費電力 3D デジタル スパイキング ニューロモルフィック システム
-
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。
詳細はこちらをご覧ください。
主な著書・論文
出版物の完全なリストが利用可能です here.
最近選択された出版物のいくつかを以下に示します。
[01] Abderazek Ben Abdallah, Khanh N. Dang,"Toward Robust Cognitive 3D Brain-inspired Cross-paradigm System," Frontiers in Neuroscience, 6/2021, doi: 10.3389/fnins.2021.690208
[02] Khanh N. Dang, Nguyen Anh Vu Doan, Abderazek Ben Abdallah, MigSpike: A Migration Based Algorithm and Architecture for Scalable Robust Neuromorphic Systems,” IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing (TETC), 12/2021. DOI: 10.1109/TETC.2021.3136028
[03] Khanh N. Dang, Akram Ben Ahmed, Abderazek Ben Abdallah, Xuan-Tu Tran, "HotCluster: A thermal-aware defect recovery method for Through-Silicon-Vias Towards Reliable 3-D ICs systems," IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems March 2021. DOI: 10.1109/TCAD.2021.3069370
[04] The H. Vu,Yuichi Okuyama, Abderazek Ben Abdallah, "Comprehensive Analytic Performance Assessment and K-means based Multicast Routing Algorithms and Architecture for 3D-NoC of Spiking Neurons," ACM Journal on Emerging Technologies in Computing Systems (JETC), Vol. 15, No. 4, Article 34, October 2019. doi: 10.1145/3340963
[05] K. N. Dang, Akram Ben Ahmed, Yuichi Okuyama, Abderazek Ben Abdallah,"Scalable design methodology and online algorithm for TSV-cluster defects recovery in highly reliable 3D-NoC systems," IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing (TETC), IEEE, Volume 8, Issue 3, pp 577-590, 2020.