Hiroomi Hikawa 研究室

主宰者：Hiroomi Hikawa
関西大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、自己組織化マップと呼ばれる教師なし学習型のニューラルネットワークをハードウェアで実装する技術を中心に研究しています。高次元データを低次元に圧縮して分類・整理する自己組織化マップは、インターネット・オブ・モノや大規模データ処理など様々な応用を持つ一方で、ソフトウェア実装では計算量が多く処理が遅いという課題があります。この問題を解決するため、FPGA（再構成可能なデジタル回路）を用いた専用ハードウェアアクセラレータの設計・最適化に取り組んでいます。 具体的には、ハードウェア実装時の制約下でも高い性能を保つような近傍関数（学習時にニューロンを更新する範囲を決める関数）の設計が主要なテーマです。階段関数にノイズを加えたもの、確率的な関数、あるいは生物の脳が使う周波数信号を模倣した設計など、複数の工夫を提案し、理論解析と実装を組み合わせて性能と回路規模のバランスを最適化しています。さらに、このような手法を脳波から顔の動きや手の動きを認識するシステムや、脳コンピュータインターフェースに応用する研究も進めています。

※ 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。

外部リンク

関連研究室(8 件)

研究成果（8 件）

科研費（0 件）

まだデータがありません（KAKEN 取り込み後に表示）。

所属学会・役職（0 件）

まだデータがありません（学会データ連携後に表示）。