Masaaki Kondo 研究室
主宰者：Masaaki Kondo
理化学研究所・RIKEN Center for Computational Science
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、計算機システムの性能と電力効率の向上を目指し、複数の領域で研究を展開しています。一つの柱は、量子コンピューティングと機械学習の融合です。量子原理に基づいた強化学習フレームワークの開発や、量子回路のノイズ耐性を予測する手法、量子アルゴリズム生成器の構築などに取り組んでいます。別の柱は、エッジコンピューティングとグラフ処理の効率化で、クラウドとエッジデバイスの協働によって遅延を削減し、スマートシティのような応用領域での高速データ処理を実現する方法を研究しています。
さらに本研究室は、限られたリソースの制約下でのシステム最適化に注力しています。深層ニューラルネットワーク（DNN）の効率的な学習・推論を実現するため、メモリ帯域幅の削減、低消費電力化、ハードウェア障害への対応といった課題に対して、メモリ内処理やロー・ランク適応などの技術を開発しています。また、FPGA等の再構成可能なハードウェアを用いた高速化やグラフベース同時位置推定・地図作成（G-SLAM）の高速化も進めています。
さらに材料科学の領域では、高温耐性アルミニウム合金の機械的性質向上に向けた研究を行っており、微量元素添加による析出組織の制御と強度・耐久性の改善を検討しています。これらの研究を通じて、次世代の効率的で信頼性の高い計算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（38 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1002/qute.202500022
- DOI: https://doi.org/10.1145/3658617.3697589
- DOI: https://doi.org/10.1109/tqe.2025.3572142
- [2024] Superior Scalability of Advanced Horizontal Channel Flash for Future Generations of 3D Flash MemoryDOI: https://doi.org/10.1109/iedm50854.2024.10873519
- DOI: https://doi.org/10.1587/transinf.2024pap0006
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.future.2024.04.060
- [2024] DAISM: Digital Approximate In-SRAM Multiplier-Based Accelerator for DNN Training and InferenceDOI: https://doi.org/10.23919/date58400.2024.10546578
- DOI: https://doi.org/10.1109/mcsoc60832.2023.00049
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- DOI: https://doi.org/10.1109/mcsoc60832.2023.00062
- [2023] Adaptive Lossy Data Compression Extended Architecture for Memory Bandwidth Conservation in SpMVDOI: https://doi.org/10.1587/transinf.2023pap0008
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.msea.2023.145859
- DOI: https://doi.org/10.1109/mm.2023.3314711
- DOI: https://doi.org/10.1109/tetc.2023.3297066
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.micpro.2023.104895
- DOI: https://doi.org/10.2464/jilm.73.260
- DOI: https://doi.org/10.1587/transinf.2022fcp0008
- DOI: https://doi.org/10.1145/3578178.3578237
- [2022] Evaluation of Performance and Power Consumption on Supercomputer Fugaku Using SPEC HPC BenchmarksDOI: https://doi.org/10.1587/transele.2022lhp0001
- DOI: https://doi.org/10.1109/mm.2022.3226739
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- [2022] GraphDEAR: An Accelerator Architecture for Exploiting Cache Locality in Graph Analytics ApplicationsDOI: https://doi.org/10.1109/pdp55904.2022.00029
- DOI: https://doi.org/10.1109/mcsoc51149.2021.00022
- DOI: https://doi.org/10.1109/candarw53999.2021.00017
- [2021] Mitigating Process Variations with Cooperative Tuning for Performance and Power through a Simple DSLDOI: https://doi.org/10.1109/candarw53999.2021.00023
- DOI: https://doi.org/10.1109/icecce52056.2021.9514222
- DOI: https://doi.org/10.1109/percomworkshops51409.2021.9431011
- DOI: https://doi.org/10.1109/percom50583.2021.9439127
- DOI: https://doi.org/10.1109/pdp52278.2021.00039
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