Peng Chen 研究室

主宰者：Peng Chen
理化学研究所・RIKEN Center for Computational Science

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

Peng Chen研究室は、高性能計算（HPC）と機械学習・深層学習の効率化に関する研究を中心に展開しています。特に、計算量の多い深層学習モデルを限られた計算資源で高速に実行する方法に取り組んでいます。神経網構造探索（NAS）では、進化的アルゴリズムを用いて効率的なネットワーク設計を自動化し、計算コストを削減する工夫をしています。また、行列演算の高速化や動的形状テンソル計算の最適化など、基礎的な計算処理の効率改善にも注力しています。 研究室は画像解析分野でも活動しており、高解像度画像処理における変圧器モデル（Transformer）の実装効率化や、3次元医療画像の再構成高速化などを扱っています。特にGPUやスーパーコンピュータといった大規模計算環境での並列処理最適化に力を入れており、メモリアクセスパターンの改善や通信オーバーヘッドの削減に関する技術開発を進めています。さらに、自動運転システムの検証向けセンサシミュレーションや電子健康記録を用いた臨床意思決定支援など、実問題への応用も追求しており、HPC技術が現実の課題解決にいかに役立つかを示す研究が特徴です。

※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。

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