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 -
- 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
研究
- 研究分野
-
通信工学
計算機システム
高性能計算
知能情報学
- 略歴
- 1988.6 リセ・テクニーク9アヴリル・ド・スファックス高等学校卒業
- 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
- 1994.9-1997.6 博士前 (コンピュータ工学), 华中科技大学, 武漢
- 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
- 2002.4-2007.3 研究員、国立大学法人電気通信大学,東京
- 2007.4-2007.9 助教授、国立大学法人電気通信大学,東京
- 2007.10-2011.3 助教授、会津大学
- 2011.4-2012.3 准教授、会津大学
- 2012.4-2014.3 上級准教授、会津大学
- 2014.4-現在 教授、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 教育研究評議会委員、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
- 令和4年4月～現在 理事 会津大学
招待講師:- 2010-2013 客員教授、计算机科学与工程系, 香港科技大学,香港
- 2011-2015 客員教授、软件工程学院, 华中科技大学,武漢
- 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
- 2024年 - 現在、東京外国語大学、東京、日本
- 現在の研究課題
- AIを活用した自動車エッジコンピューティングのためのアルゴリズムとシステムの研究開発
- 研究内容キーワード
- コンピュータアーキテクチャ、ネットワークオンチップと高度な相互接続技術、エネルギー効率の高いニューロモルフィックコンピューティングシステム、自動車エッジコンピューティング、フォールトトレランス
- 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
- あなたの教育と研究の成功には、集中力と組織力を維持することが不可欠です。
主な研究
- AI 対応自動車エッジ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。
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- 脳にヒントを得たアルゴリズムとシステム
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脳にヒントを得た 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。
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- 電力/エネルギー効率の高いコンピューティング アーキテクチャとシステム/SoC
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電力とエネルギー効率に優れたコンピューティング システムに関する当社の研究は、より強力で持続可能なテクノロジーに対する高まる需要を満たすために不可欠です。社会がコンピューティング デバイスにますます依存するようになるにつれ、そのエネルギー消費を管理することが非常に重要になります。効率的なコンピューティング システムを開発することで、エネルギー コストを大幅に削減し、環境への影響を最小限に抑え、ポータブル デバイスのバッテリー寿命を延ばすことができます。大規模なデータ センターでは、エネルギー効率を高めることで大幅なコスト削減と二酸化炭素排出量の削減につながります。この分野での当社の取り組みは、ハードウェアとソフトウェアの設計におけるイノベーションを促進し、ユーザーと地球の両方に利益をもたらす、よりスマートで環境に優しいテクノロジーへの道を切り開きます。
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