教員詳細

複雑な SoC には、プロセッサ コア、DSP、メモリ、アクセラレータ、および I/O で構成される多数のコンポーネントが含まれており、すべてがわずか数平方ミリメートルの単一のダイ領域に統合されています。 このような複雑なシステムは、現在のバスベースのソリューションよりも洗練されたネットワークに近い複雑なオンチップ相互接続を介して相互接続されます。 このネットワークは、面積と消費電力を低く抑えながら、高スループットと低遅延を提供する必要があります。 私たちの研究努力は、超並列メニーコア システムでこのような新しいパラダイムを可能にするために、いくつかの設計上の課題を解決することです。 特に、フォールト トレランス、3D-TSV 統合、フォトニック通信、低電力マッピング技術、および低遅延適応ルーティングを調査しています。

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私たちは、以前開発した耐障害性のある三次元オンチップインターコネクト技術を強化した、適応型超低電力ニューロモルフィックチップ (NASH) およびシステムの開発を進めています。NASHシステムは、スパイクの重み、ルーティング、隠れ層、トポロジーなどのさまざまなSNNパラメーターの再構成を可能にする効率的な適応構成方法を備えていることを特徴としています。さらに、このシステムは、さまざまなディープニューラルネットワークトポロジーの混合、効率的な耐障害性マルチキャストスパイクルーティングアルゴリズム、および効果的なオンチップ学習メカニズムを組み込んでいます。NASHシステムのパフォーマンスを実証するために、FPGA実装を開発し、VLSI実装も確立します。NASHの最終目標は、脳にインスパイアされた処理技術を小規模な埋め込み型センサーやセンサーベースのデバイス（BCI（EEG/EMG）、オーディオ、プレゼンス検出、アクティビティ認識など）に導入することです。

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私たちは現在、人間型義肢およびロボットの研究を積極的に進めており、最先端の神経科学、人工知能、ロボティクスを融合することで、高応答性かつ生命感のあるシステムを開発し、人間の運動能力と対話能力の向上を目指しています。
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を活用することで、より自然で直感的な制御を実現し、人工四肢、アンドロイド、生体システム間のシームレスな通信を可能にすることを目指しています。
私たちの研究では、非侵襲型神経インターフェースに焦点を当て、義肢が使用者の意図に動的に適応することで、精度、快適性、滑らかな動作を向上させています。
一方、アンドロイド向けの高度な感覚処理に関する研究では、ロボットに人間のような認知能力を持たせることを目指しており、複雑な作業への対応、環境刺激の解釈、ユーザーとの知的な対話を可能にします。
生体力学的工学とAI駆動の認知技術の融合を通じて、私たちは次世代の支援技術および自律システムの実現に向けた道を切り拓いています。
この研究は、リハビリテーション、人間の能力拡張、適応型ロボティクスの分野に貢献し、人工システムが人間の能力を補完?拡張する新たな可能性を切り開いています。
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