Naoya Onizawa 研究室
主宰者：Naoya Onizawa
東北大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室では、確率的な計算素子（確率ビット）と確率的演算を活用した高速・省エネルギーな計算アーキテクチャの開発に取り組んでいます。特に、組合せ最適化問題（巡回セールスマン問題や最大カット問題など）を古典的なハードウェア上で効率的に解く手法を研究の中心としています。従来のシミュレーテッドアニーリングよりも高速な収束を実現するため、量子アニーリングの挙動を古典的ハードウェアで模擬する手法や、ノイズを活用して複雑な最適化地形を効率的に探索する手法を開発しています。
実装面では、FPGA（現場プログラマブルゲートアレイ）やGPUを用いた並列ハードウェア実装に注力しており、メモリ効率や消費電力の最適化も課題としています。さらに最近は、確率的な計算原理に基づいた双方向的な論理回路（反転可能論理）の開発や、量子回路シミュレータの設計にも研究範囲を広げています。
加えて、エッジAI（小型デバイス上での機械学習）向けの効率的なディープラーニングモデルの設計にも取り組んでおり、低精度量子化や知識蒸留を活用して、リソース制約下での学習・推論を実現する技術開発を進めています。これらの研究を通じて、リアルタイムで大規模な計算が求められる応用領域での実用化を目指しています。
※ 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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関連研究室(8 件)
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研究成果（25 件）
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp55912.2026.11462745
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2026.3651741
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- [2026] High-Speed Simulated Quantum Annealing Based on Edge-Mapped/Iterative Hamiltonian Updating for TSPDOI: https://doi.org/10.1109/ismvl68998.2026.00033
- [2025] GPU-accelerated simulated annealing based on p-bits with real-world device-variability modelingDOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-90520-3
- DOI: https://doi.org/10.1109/ismvl64713.2025.00025
- DOI: https://doi.org/10.1109/iscas56072.2025.11044227
- DOI: https://doi.org/10.1109/mwscas60917.2024.10658789
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-024-51639-x
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- [2024] Stochastic Simulated Quantum Annealing for Fast Solution of Combinatorial Optimization ProblemsDOI: https://doi.org/10.1109/access.2024.3431540
- DOI: https://doi.org/10.7567/ssdm.2023.j-5-01
- DOI: https://doi.org/10.1109/icfpt59805.2023.00042
- DOI: https://doi.org/10.1109/icecs58634.2023.10382735
- DOI: https://doi.org/10.1109/jetcas.2023.3243260
- [2023] Local Energy Distribution Based Hyperparameter Determination for Stochastic Simulated AnnealingDOI: https://doi.org/10.1109/ojsp.2023.3329756
- [2023] Self-Adaptive Gate Control for Efficient Escape From Local Minimum Energy on Invertible LogicDOI: https://doi.org/10.1109/access.2023.3272867
- DOI: https://doi.org/10.1109/icecs202256217.2022.9971124
- [2021] Hardware Acceleration of Large-Scale CMOS Invertible Logic Based on Sparse Hamiltonian MatricesDOI: https://doi.org/10.1109/ojcas.2021.3116584
- DOI: https://doi.org/10.1109/iscas51556.2021.9401278
- DOI: https://doi.org/10.1109/mnano.2021.3126094
- DOI: https://doi.org/10.1109/sips52927.2021.00047
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2021.3072048
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