[コンピューティング基盤] 平成30年度採択課題

近藤 正章

エッジでの高効率なデータ解析を実現するグラフ計算基盤

研究代表者
近藤 正章

慶應義塾大学
理工学部
教授

主たる共同研究者
石原 亨 名古屋大学 大学院情報学研究科 教授
藤澤 克樹 九州大学 マス・フォア・インダストリ研究所 教授
研究概要

実世界で生成される多様な情報をサイバー空間で最適化し、実世界へとフィードバックするSociety5.0の実現には、エッジ側での高効率なグラフ処理基盤の構築が必須である。本研究では、グラフ処理と人工知能・アニーリング計算処理の連携も踏まえつつ、低遅延・低電力なグラフ処理専用アクセラレータのアーキテクチャとそのソフトウェア環境を、実アプリケーションとのコデザインを通じて研究開発する。

鈴木 秀幸

光ニューラルネットワークの時空間ダイナミクスに基づく計算基盤技術

研究代表者
鈴木 秀幸

大阪大学
大学院情報科学研究科
教授

主たる共同研究者
劉 載勲 東京工業大学 科学技術創成研究院 准教授
谷田 純 大阪大学 大学院情報科学研究科 教授
橋本 昌宜 京都大学 大学院情報学研究科 教授
研究概要

本研究は、最先端のニューラルネットワーク計算技術と光計算技術を組み合わせることにより、新世代の光ニューラルネットワーク計算技術を開発することを目的としています。時空間ダイナミクスの観点から、光実装の特性を考慮したリカレントニューラルネットワークモデルを構築して、新しい光ニューラルネットワーク計算原理を提案するとともに、光ニューラルネットワークのハードウェア実装を提案します。

本村 真人

学習/数理モデルに基づく時空間展開型アーキテクチャの創出と応用

研究代表者
本村 真人

東京工業大学
科学技術創成研究院
教授

主たる共同研究者
坂井 哲 北海道大学 大学院理学研究院 教授
中村 篤祥 北海道大学 大学院情報科学研究院 教授
湊 真一 京都大学 大学院情報学研究科 教授
研究概要

組合せ最適化問題を並列に解く「アニーリング計算」と、深層学習を補完する「エッジ分散・オンライン型アンサンブル学習」とをSociety5.0時代の重要情報処理課題として捉え、その背後に存在する「エネルギー最小化」計算原理に基づいて、対象問題構造を空間的に展開した上で時間的に切り替えて処理する「時空間展開型」の知能コンピュータアーキテクチャとそのソフトウェア基盤、及びその応用技術を確立し、実証します。

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