教員詳細
FACULTY
Research and Industry-Academia Collaboration
研究・産学連携
ワン ジーシャン WANG Zhishang
助教
教育
- 担当科目 - 大学
- IT08 信号処理と線形システム [演]
IE03 ソフトウェア総合演習 I [演]
IT03 画像処理論 [演]
FU06 オペレーティングシステム論 [SR]
- 担当科目 - 大学院
研究
- 研究分野
-
高性能計算
知覚情報処理
知能情報学
知能ロボティクス
分散システムにおける信頼性の高いAI
グリーンエネルギー・コンピューティング
適応型アンドロイドのためのニューロモルフィック・コンピューティング
- 略歴
- 博士（コンピュータサイエンス）、会津大学（日本）、 2020年4月 ～ 2023年3月
修士（コンピュータサイエンス）、フライブルク大学（ドイツ）、 2016年4月 ～ 2019年3月
学士（情報セキュリティ）、武漢大学（中国）、 2010年9月 ～ 2014年6月
ワン ジーシャンは、2019年にドイツ・フライブルク大学よりコンピュータサイエンスの修士号を、2023年に日本・会津大学よりコンピュータサイエンスの博士号を取得しました。2023年4月から2025年3月まで会津大学にてポストドクトラル研究員を務め、2025年4月より同大学コンピュータ理工学部コンピュータ工学分野の助教を務めています。
現在の研究分野は、機械学習システム、エッジコンピューティング、ブロックチェーン、および信頼性の高いAIです。また、次世代の脳型コンピューティング技術および適応型エッジコンピューティングシステムを目指した、イベント駆動型ニューロモルフィックシステムにも関心を持っています。
- 現在の研究課題
- 持続可能なコンピューティングの推進
分散システムにおける信頼性の高いAI対応コンピューティング
マルチモーダルセンシングと分散知能を備えたニューロモルフィック・アンドロイドシステム
- 研究内容キーワード
- 持続可能かつ省エネルギーなコンピューティング
信頼性の高いAI
分散型機械学習とエッジインテリジェンス
セキュリティとデータ整合性のためのブロックチェーン技術
ニューロモルフィック・コンピューティングおよびスパイキングニューラルネットワーク
マルチモーダルセンシングと信号統合技術
ヒューマン・ロボット・インタラクションとアンドロイドシステム
- 所属学会
- IEEE（米国電気電子学会）
ACM（米国計算機学会）
主な研究
- AIzuHand: リアルタイム・ニューロモルフィック義手
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義手・義足などの人工装具は、切断や神経障害をもつ人々の生活の質を大きく向上させる可能性があります。センサー技術やメカトロニクス技術の急速な進展により、これらのデバイスは広く普及する治療的ソリューションとなりつつあります。しかし、複数の感覚入力を統合して複雑なタスクを正確に遂行する生体とは異なり、多くの義肢は単一の感覚入力に依存しており、そのことが精度や使いやすさに影響を与えています。さらに、現在の義肢（腕や脚）の制御方法は、一般に逐次的な制御や大きな電力を必要とする戦略に基づいており、自然な動作が制限され、長く複雑な訓練手順を要するという課題があります。
本プロジェクトでは、感覚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・ニューロモルフィック義手「AIzuHand」を開発します。加えて、キャリブレーション、リアルタイムフィードバック、機能的タスクを支援するユーザーフレンドリーなソフトウェアツールの研究も行います。
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- N-HuRo：ニューロモルフィック・ヒューマノイド・ロボティクス
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私たちは、神経科学、AI、ニューロモルフィック計算、ロボティクスを統合し、人の意図や動的環境に適応する次世代自律システムの研究を進めています。ニューロモルフィックアーキテクチャやスパイキングニューラルネットワークを用いて、人工装具・アンドロイド・生体ユーザとの自然で直感的なインタラクションを可能にする制御フレームワークを開発しています。
また、非侵襲神経インタフェースによる連続的な意図推定や、人間に近い知覚処理を実現する感覚モデルを構築し、アンドロイドのリアルタイム応答性を高めています。さらに、分散型アンドロイドにおける協調行動、共有知覚、スケーラブルな自律性を研究し、将来の支援技術、人間拡張、適応型ヒューマノイドシステムの基盤を築いています。
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- サステナブル・コンピューティング：AI搭載オフグリッド蓄電ソーラーカーポート（インテリジェントエネルギーマネジメント機能）世界初
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私たちの研究は、エネルギー消費の削減、廃棄物の最小化、持続可能な材料の使用などを含む、環境への影響を最小限に抑えたコンピュータの設計および利用に専念しています。最先端の技術と革新的な方法論を統合することで、コンピュータシステムの効率性と機能を向上させるだけでなく、地球の保護にも貢献するソリューションを開発することを目指しています。私たちの学際的なアプローチは、企業やさまざまな分野の専門家との協力を含んでおり、私たちの発見と実施が実践的で影響力のあるものであることを保証しています。
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主な著書・論文
1) Zhishang Wang (2023). "Trustworthy AI-Enabled Systems and Algorithms for Power Management in Networks of Electric Vehicles. Doctoral dissertation," The University of Aizu, Japan.
2) Z. Wang, M. Hisada and A. B. Abdallah, "A Hybrid Clustered Approach for Enhanced Communication and Model Performance in Blockchain-Based Collaborative Learning," in IEEE Access, vol. 12, pp. 16975-16988, 2024, doi: 10.1109/ACCESS.2024.3359272.
3) Z. Wang and A. Ben Abdallah, "A Robust Multi-Stage Power Consumption Prediction Method in a Semi-Decentralized Network of Electric Vehicles," in IEEE Access, vol. 10, pp. 37082-37096, 2022, doi: 10.1109/ACCESS.2022.3163455.
4) Z. Wang, M. Ogbodo, H. Huang, C. Qiu, M. Hisada and A. B. Abdallah, “AEBIS: AI-Enabled Blockchain-Based Electric Vehicle Integration System for Power Management in Smart Grid Platform," in IEEE Access, vol. 8, pp. 226409-226421, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3044612.
5) M. Maatar, Z. Wang, K. N. Dang and A. B. Abdallah, "BTSAM: Balanced Thermal-State-Aware Mapping Algorithms and Architecture for 3D-NoC-Based Neuromorphic Systems," in IEEE Access, vol. 12, pp. 126679-126692, 2024, doi: 10.1109/ACCESS.2024.3425900.
6) Y. Liang, Z. Wang and A. B. Abdallah, "Robust Vehicle-to-Grid Energy Trading Method Based on Smart Forecast and Multi-Blockchain Network," in IEEE Access, vol. 12, pp. 8135-8153, 2024, doi: 10.1109/ACCESS.2024.3352631.
7) Y. Liang, Z. Wang and A. B. Abdallah, "V2GNet: Robust Blockchain-Based Energy Trading Method and Implementation in Vehicle-to-Grid Network," in IEEE Access, vol. 10, pp. 131442-131455, 2022, doi: 10.1109/ACCESS.2022.3229432.