Takao Marukame 研究室

主宰者：Takao Marukame
北海道大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、脳の情報処理を模倣した次世代型の計算システム「ニューロモルフィック・コンピューティング」の実現に向けた研究を展開しています。具体的には、メモリスタやスパイキングニューラルネットワークなどの神経形態的素子を用いて、従来のコンピュータより少ないエネルギーで高速に学習・認識を行うハードウェアの設計と最適化に取り組んでいます。磁気トンネル接合素子やイオン系の抵抗変化デバイス、グラフェンなどの新材料を対象に、回路レベルの解析から機械学習モデルとの協調設計まで、多角的にアプローチしています。 同時に、エッジコンピューティング環境での分散学習アルゴリズムの開発も進めています。複数のデバイスが異なるタスクを担当する状況で、各デバイスが学習したモデルの一部を効率的に共有するための手法や、ニューラルネットワークの重みを低精度で表現しながら高い認識精度を保つ量子化技術を研究しています。これらにより、プライバシーを保ちながら複数の端末が協力して学習できるシステムの実現を目指しており、デバイスの性能限界と学習精度の両面からの最適化が研究の中心となっています。

※ 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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