AIP加速課題

　AIP加速課題は、AIPネットワークラボの領域における優れた研究成果をベースに、新たな方向付けをした研究課題を支援し、AIPネットワークラボとしての成果最大化を狙うものです。

2024年度研究開始課題

超低消費電力セキュリティ基盤構築

研究代表者

五十部孝典

兵庫県立大学大学院情報科学研究科情報セキュリティ科学コース教授

主たる共同研究者

新津葵一	京都大学大学院情報学研究科教授

研究概要

「量子計算機耐性を有する超低消費電力暗号の開発」を目指します。本研究では、暗号アルゴリズム開発のみではなく実集積回路までを作成にすることにより、ハードレベルでの低消費電力化を実施するとともに、IP（設計資産）として社会実装可能にし、早急な実利用や標準化を推進します。さらに、本技術を低消費電力鍵更新や鍵保護方式、また実装攻撃への対策技術と組み合わせることで、Beyond 5G用の低消費電力セキュリティ基盤を構築します。

フェイクメディア検出技術の社会実装加速と普及

研究代表者

山岸順一	情報・システム研究機構国立情報学研究所コンテンツ科学研究系教授

研究概要

顔や音声などの生成モデルを悪用するディープフェイクは世界中で対策が求められている。我々は本課題について先駆的に取り組み、ディープフェイク映像検知ツールも開発し、数社へ商用ライセンスを行った。AIP加速研究では、検知技術をマルチメディア対応させ、また、新たに出現する未知のディープフェイクに追従させる機械学習法も導入する。さらにメディア生成以前の段階から悪用対策を考えるアクティブディフェンスの基礎研究も実施する。

IoTストリームデータの適応的圧縮技法の開発

研究代表者

山際伸一	筑波大学システム情報系情報工学域准教授

主たる共同研究者

河原吉伸	大阪大学大学院情報科学研究科教授
坂本比呂志	九州工業大学大学院情報工学研究院教授

研究概要

本研究課題では、IoTアプリケーションでのエッジデバイスやクラウドといった機器間での低遅延な通信やコンパクトなデータ保存に向けた、複数のデータ単位からなるデータ列を1ビットにまで圧縮可能なストリームデータ圧縮技術のさきがけの成果をもとに、人工知能技術のアプローチを取り入れて研究目標を拡充し、データのブロックを1ビットにまで圧縮する新しいデータ圧縮方式を開発します。

データ・AI駆動による脳情報の解読と理解

研究代表者

栁澤琢史	大阪大学高等共創研究院教授

主たる共同研究者

西本伸志	大阪大学大学院生命機能研究科教授

研究概要

本研究では、大規模脳活動データに表現学習と生成AIを適用することで、新しい脳情報解読技術を開発し、社会実装することを目指します。多様な知覚・認知下における脳活動と生成AIモデルを、潜在情報表現を介して結びつけることで、(1) 汎用的で定量的な脳情報表現モデルを構築し、(2) 独自の脳情報解読技術を用いたBrain-Computer Interface(BCI)や自動診断技術の社会実装を目指します。