[革新的コンピューティング] 平成30年度採択課題

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粟野 皓光

深層学習の「見える化」で切り拓く安全な人間・機械協調社会

研究者
研究概要

ブラックボックスAIの解消に向けて、ベイジアン機械学習(BML)を応用した推論系を構築することで、推論結果と、それを与える要因をベイズ則によって結び付け、推論過程の説明が可能なAIを実現します。また、実時間システムへのBML応用を促進すべく、ゲートレベル自己同期回路を用いたハードウェアアクセラレータを開発し、ロボットカーのナビゲーションタスクをビークル案件に、実環境下での開発技術実証に取り組みます。

伊藤 創祐

情報幾何と熱力学による生体コンピューティング理論

研究者
研究概要

情報熱力学の理論を情報幾何の手法を用いて取り扱うことで、ニューロモーフィックコンピューティングなどの革新的なコンピューティング技術との関係を構築し、構築した情報熱力学理論をニューロンの実験データに応用することで革新的なコンピューティング技術において有用となる概念を発見することを目的とします。

上野 嶺

バッテリレス無線センサネットワークのためのポスト量子暗号計算技術

研究者
研究概要

自動運転やインフラ健康診断などを実現するために無線センサネットワークが期待されており、そのセキュリティを実現するための暗号モジュールが必要とされています。一方、メンテナンスや実用化の観点から環境発電によるバッテリレス化と15年以上先を見据えた長期セキュリティが求められています。そこで、本研究では計算リソースの制約が厳しいIoTデバイスにも実装可能な高効率・高安全ポスト量子暗号計算技術を開発します。

大久保 潤

双対過程に基づくコンピューティングの展開

研究者
研究概要

超スマート社会を支える情報基盤のためには、情報処理を質的に大転換させる新たなコンピューティング技術が必要となります。そこで本研究では、確率過程の双対性という数理的性質を利用した新計算原理を提案します。これにより『事前計算』+『実行時の高速演算』という新しいコンピューティングの枠組みを実現し、フィルタリング、制御、機械学習の分野において、IoT時代に必要とされる高効率なエッジ処理を実現します。

鬼沢 直哉

エッジ型学習用ハードウェア実現に向けたインバーティブルロジックの創成

研究者
研究概要

本研究は、現在クラウドサーバーで行われているニューラルネットワークの学習処理を、エッジ側での学習処理用ハードウェアに置き換えることで、超スマート社会を根底から支える超低消費電力AIの基盤技術の開発を目的とします。そのために、確率的動作を行うストカスティック演算と双方向計算を可能にするインバーティブルロジックの融合による、新概念コンピューティング技術の創成を目指します。

佐藤 幸紀

データフロー主導によるカスタム計算機システム開発基盤の体系化

研究者
研究概要

Society 5.0 社会の実現に向けて、特定の応用ドメインに特化したカスタム計算機システムにより高い性能効率を達成することは極めて重要です。一方でカスタム化にはシステムの開発基盤に生産性や開発コストの面で課題があります。そこで、本研究ではデータフロー計算原理に基づきFPGAアクセラレータとドメイン特化型言語を統合的に取り扱うシステム開発基盤を提案し、生産性と高い性能電力比の両立を目指します。

ZHANG Renyuan

単線駆動型高効率近似計算基盤

研究者
研究概要

本研究では、一本のデータ線で多くの情報を表現する計算方式を創出し、次世代計算機構の候補として様々な模索を行います。半導体微細化の恩恵がない状況下でも汎用計算機構の高速化と高効率化を目指します。従来のバイナリ表現に基づく演繹的計算方式に代わる、新たなデバイスに基づく回帰や統計解析などの近似計算方式をハードウェアにより実装し、革新的コンピューティング・アーキテクチャの確立を目指します。

高瀬 英希

データ中心開発パラダイムを実現する包括的なIoTシステム開発環境

研究者
研究概要

ビッグデータの処理と通信を重心に据えて関数型プログラミング言語の可能性を探求し、IoTシステム開発におけるパラダイムシフトを実現します。システムレベルの実行効率と開発生産性の向上を目的として、IoTシステムアーキテクチャの構成要素および設計階層を包括した革新的な開発フレームワークを構築します。

高前田 伸也

アーキテクチャとアルゴリズムの協調による高効率深層学習システムの創出

研究者
研究概要

エッジコンピューティングにおいて、安心・安全な認識・判断とオンライン学習をリアルタイムに行う深層学習システムを実現する、アーキテクチャとアルゴリズムの協調技術について研究を進めます。アーキテクチャを補完するアルゴリズムと、アルゴリズムに柔軟性を与えるアーキテクチャの連携によって精度、速度、電力効率、信頼性を最大化する構成を明らかにし、それらをFPGA等の上に実現する高位合成コンパイラを開発します。

三浦 典之

Triturated Computing System (粉末コンピューティングシステム)

研究者
研究概要

本研究で、0.1mm角に極小粉末化した計算機能要素で構成する、粉薬のように飲み込めるコンピュータ、Triturated Computing Systemを提案し、これを実現する基幹技術を開拓します。構成要素を個別チップに細分化し、構成部品を極小粉末化することで、人体内部をはじめ人間生活と社会に負荷なく無意識のうちに溶け込める計算機システムを実現します。

山本 英明

バイオニック情報処理システムの人工再構成

研究者
研究概要

神経細胞という不安定なケミカルマシンに基づいて構成されながら、生物の脳は自律的に、そして高い電力効率で高度な情報処理を実現します。本研究では、神経細胞ネットワークの大自由度動的システムとしての特性に基づいて、時系列入力信号の情報処理が行えることを実証し、ここから現在の脳型システムが直面している電力効率やアーキテクチャの壁などの課題の解決に向けた、生物物理学的なアプローチの開拓へと結び付けます。

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