Atsutake Kosuge 研究室

主宰者Atsutake Kosuge
東京大学

AI 要約(直近 5 年の研究成果)

Kosuge研究室では、人工知能の処理を低消費電力で実現するハードウェア設計に取り組んでいます。特に注力しているのは、従来のコンピュータアーキテクチャとは異なる「ワイヤードロジック」という回路設計手法です。この方式では、ニューラルネットワークの重みとニューロン(処理素子)を直接回路に組み込むことで、データメモリとの間の電力消費の大きなアクセスを削減し、エネルギー効率を飛躍的に向上させることができます。 具体的には、音声認識や画像分類といった様々なAIタスクに対応するプロセッサをFPGA(再プログラム可能な集積回路)やCMOSプロセスで実装しています。ニューラルネットワークの複雑さを低減するため、重みの二値化や大幅な枝刈りなどの圧縮技術を開発し、限られたハードウェアリソースの中でも大規模なネットワークを動作させることを実現しています。さらに、アナログ計算回路を用いた手法も探索しており、多層ニューラルネットワークの演算を全てアナログ領域で処理する試みも行っています。 加えて、チップ製造の高コスト化と長期化という課題に対し、教育や研究開発の現場で迅速にチップを試作できるプラットフォーム「Agile-X」の開発にも注力しています。3次元積層メモリのための高速通信インターフェースや異なる材料を組み合わせた新規な集積回路技術も研究対象となっており、次世代AI処理システムの実現に向けた包括的な研究が展開されています。

※ 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。

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