Mototsugu Hamada 研究室

主宰者Mototsugu Hamada
東京大学

AI 要約(直近 5 年の研究成果)

本研究室は、人工知能処理を極めて低い消費電力で実現するためのハードウェア技術の開発に取り組んでいます。特に、従来のコンピュータアーキテクチャが必要とするメモリへのアクセスを最小限に抑え、神経回路のように計算と配線を一体化させた「ワイヤドロジック」と呼ぶ回路構造に着目しています。音声認識や画像分類などの機械学習タスクを、電池駆動の小型デバイスでも動作させることが目標です。 主な研究手法として、超スパース(重みの大部分がゼロ)で軽量な神経回路モデルの設計と、それをFPGAやカスタムシリコンチップ上に効率よく実装するための技術開発が挙げられます。量子化による精度圧縮、重みの二値化・三値化、構造化枝刈りなど、複数の軽量化技術を組み合わせることで、限られたハードウェア資源で大規模なニューラルネットワークを動作させています。 その結果として、音声コマンド認識や画像分類を非常に低いエネルギー消費で実現するプロセッサの開発に成功しています。また、3次元積層メモリやチップ間の無線通信インターフェースなど、関連する周辺技術の研究も進めており、IoT機器やエッジAIデバイスの実現に向けた実装基盤の構築を進めています。

※ 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。

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