Masanori Hashimoto 研究室
主宰者：Masanori Hashimoto
京都大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、集積回路とそのシステムの信頼性・効率性を向上させるための研究を行っています。主な研究領域は、宇宙線や放射線が引き起こすソフトエラー（データの誤りや装置の故障）の解析と対策です。半導体メモリやプロセッサが放射線に照射されたときにどのような障害が生じるかを、実験と物理モデルを組み合わせて明らかにしています。また、これらの障害が実際のシステムの動作に及ぼす影響を評価し、より堅牢な設計方法を提案しています。
さらに、エッジデバイス（スマートフォンやセンサー機器など身近なコンピュータ）における省電力・高効率な人工知能処理の実現に取り組んでいます。ニューラルネットワークを効率良く実行するためのハードウェア設計や、メモリとプロセッシング機能を統合した新しいアーキテクチャの開発を行っています。加えて、センサーの信号処理や無線電力伝送など、IoTやロボティクス応用に向けた周辺技術の研究も進めています。これらの研究は、次世代の安全で効率的な電子システムの実現を目指しています。
※ 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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研究成果（74 件）
- DOI: https://doi.org/10.1109/jsen.2026.3659496
- DOI: https://doi.org/10.1109/asp-dac66049.2026.11420712
- DOI: https://doi.org/10.1109/tvlsi.2026.3701365
- DOI: https://doi.org/10.1109/iccad66269.2025.11240869
- DOI: https://doi.org/10.1109/icta68203.2025.11329765
- [2025] Memory and Energy Savings in the FPGA Implementation of Keyword Spotting with Stream ProcessingDOI: https://doi.org/10.1109/apccas67402.2025.11377692
- DOI: https://doi.org/10.23919/eusipco63237.2025.11226525
- DOI: https://doi.org/10.1109/lsens.2025.3585932
- DOI: https://doi.org/10.1109/tcsii.2025.3583043
- DOI: https://doi.org/10.23919/vlsitechnologyandcir65189.2025.11075180
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- DOI: https://doi.org/10.1109/tmtt.2025.3571451
- DOI: https://doi.org/10.1109/tns.2025.3565125
- DOI: https://doi.org/10.1109/jsen.2025.3555072
- DOI: https://doi.org/10.1109/tns.2025.3542468
- DOI: https://doi.org/10.1109/tns.2025.3534564
- DOI: https://doi.org/10.1145/3658617.3697744
- DOI: https://doi.org/10.1145/3658617.3703316
- DOI: https://doi.org/10.1109/lssc.2025.3589611
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2025.3584759
- DOI: https://doi.org/10.1109/tns.2025.3568455
- DOI: https://doi.org/10.1145/3757374.3771467
- [2025] Measurement of production branching ratio after muon nuclear capture reaction of Al and Si isotopesDOI: https://doi.org/10.1103/kycz-qprw
- DOI: https://doi.org/10.1145/3681756.3697874
- DOI: https://doi.org/10.1109/tcsi.2024.3493760
- DOI: https://doi.org/10.1109/a-sscc60305.2024.10849341
- DOI: https://doi.org/10.1145/3649329.3656537
- [2024] An SEU Cross Section Model Reproducing LET and Voltage Dependence in Bulk Planar and FinFET SRAMsDOI: https://doi.org/10.1109/irps48228.2024.10529442
- DOI: https://doi.org/10.1109/tns.2024.3378216
- DOI: https://doi.org/10.1109/asp-dac58780.2024.10473831
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2024.3500008
- DOI: https://doi.org/10.4271/2023-01-0388
- DOI: https://doi.org/10.1109/icrc60800.2023.10386352
- DOI: https://doi.org/10.1109/radecs59798.2023.10752846
- DOI: https://doi.org/10.1109/radecs59069.2023.10767043
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jmb.2023.168273
- DOI: https://doi.org/10.1109/tcsi.2023.3300899
- DOI: https://doi.org/10.1109/iolts59296.2023.10224889
- DOI: https://doi.org/10.1109/tns.2023.3280190
- DOI: https://doi.org/10.1109/irps48203.2023.10118134
- DOI: https://doi.org/10.1039/d2cp04718g
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2023.3245808
- DOI: https://doi.org/10.3327/jaesjb.65.5_323
- DOI: https://doi.org/10.1109/tcsii.2022.3231361
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.vlsi.2022.11.005
- DOI: https://doi.org/10.1587/transfun.2022vlp0004
- DOI: https://doi.org/10.1109/radecs55911.2022.10412354
- DOI: https://doi.org/10.1109/radecs55911.2022.10412577
- DOI: https://doi.org/10.7567/ssdm.2022.k-5-03
- [2022] Estimating Vulnerability of All Model Parameters in DNN with a Small Number of Fault InjectionsDOI: https://doi.org/10.23919/date54114.2022.9774569
- DOI: https://doi.org/10.1109/mwscas54063.2022.9859275
- DOI: https://doi.org/10.1109/mwscas54063.2022.9859432
- DOI: https://doi.org/10.1109/emcsi39492.2022.9889445
- [2022] A Hardware Efficient Reservoir Computing System Using Cellular Automata and Ensemble Bloom FilterDOI: https://doi.org/10.1587/transinf.2021edp7203
- DOI: https://doi.org/10.35848/1347-4065/ac6b81
- DOI: https://doi.org/10.1145/3490100.3516461
- DOI: https://doi.org/10.1109/tcad.2022.3153433
- DOI: https://doi.org/10.1145/3476124.3488655
- DOI: https://doi.org/10.1109/tns.2021.3131346
- DOI: https://doi.org/10.1109/jssc.2021.3117260
- DOI: https://doi.org/10.1109/radecs53308.2021.9954474
- DOI: https://doi.org/10.1587/transfun.2021vlp0006
- DOI: https://doi.org/10.1587/transfun.2021vlp0002
- [2021] Analyzing DUE Errors on GPUs With Neutron Irradiation Test and Fault Injection to Control FlowDOI: https://doi.org/10.1109/tns.2021.3098845
- DOI: https://doi.org/10.1109/tns.2021.3082559
- DOI: https://doi.org/10.5100/jje.57.2e1-1
- DOI: https://doi.org/10.23919/date51398.2021.9474202
- DOI: https://doi.org/10.1109/tns.2021.3077266
- DOI: https://doi.org/10.1109/iscas51556.2021.9401556
- DOI: https://doi.org/10.1109/cstic52283.2021.9461432
- DOI: https://doi.org/10.23919/date51398.2021.9474047
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- [2021] Mode-wise Voltage-scalable Design with Activation-aware Slack Assignment for Energy MinimizationDOI: https://doi.org/10.1145/3394885.3431575
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2021.3057906
- DOI: https://doi.org/10.5244/c.35.371
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