Youhua Shi 研究室
主宰者：Youhua Shi
早稲田大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、ニューラルネットワークなどの人工知能システムを省エネルギー・高速に実行するための専用ハードウェア設計に取り組んでいます。深層学習モデルは高い認識精度を持つ一方で、膨大な計算量とメモリアクセスが必要となり、スマートフォンやIoTデバイスなどの電力限定環境への実装が困難です。本研究室はFPGAやカスタム回路設計により、これらの課題を解決する効率的なハードウェアアーキテクチャを提案しています。
具体的には、ニューラルネットワークの計算時に発生する不要な演算を削減する工夫や、メモリとの間のデータアクセスを最小化する最適な情報フロー設計、さらに数値精度を低下させることで計算量を削減する量子化手法などを組み合わせています。また物体検出などの応用タスクに特化した高速アクセラレータの開発も行っており、実装結果から消費電力削減や面積効率の向上を実現しています。
加えて、エネルギーハーベスティングデバイスやニューロモルフィック計算（脳の神経活動を模倣した演算方式）といった領域への応用や、ハードウェアシステムのセキュリティ脅威の分析にも取り組んでいます。これらの研究を通じて、限られたリソースの中で高性能な人工知能システムを実現する基盤技術の開発を進めています。
※ 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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関連研究室(8 件)
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研究成果（16 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1109/lsp.2026.3699336
- DOI: https://doi.org/10.1109/asicon66040.2025.11326516
- DOI: https://doi.org/10.1109/tpel.2025.3573803
- DOI: https://doi.org/10.1109/aicas64808.2025.11173146
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2025.3558072
- DOI: https://doi.org/10.1109/tnnls.2024.3482364
- DOI: https://doi.org/10.1587/transfun.2024vlp0009
- [2024] A Dual-Output Rectifier-Based Self-Powered Interface Circuit for Triboelectric NanogeneratorsDOI: https://doi.org/10.1109/tpel.2024.3376536
- [2024] An Efficient Multiplier-Less Processing Element on Power-of-2 Dictionary-Based Data QuantizationDOI: https://doi.org/10.23919/ics.2024.3423850
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- DOI: https://doi.org/10.1109/asicon58565.2023.10396536
- DOI: https://doi.org/10.1109/icicdt59917.2023.10332440
- [2022] Scalable Hardware Efficient Architecture for Parallel FIR Filters with Symmetric CoefficientsDOI: https://doi.org/10.3390/electronics11203272
- DOI: https://doi.org/10.3390/electronics11152356
- DOI: https://doi.org/10.1109/icta53157.2021.9661719
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2021.3053259
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