教員詳細

適応ニューロモーフィック義肢は、神経科学と人工知能の革新的な融合を表しており、ニューロモーフィックシステムの領域で開発された高度なアルゴリズムと手法を活用しています。これらの義肢は脳の神経ネットワークを模倣することにより、リアルタイムの応答性、エネルギー効率、さまざまなユーザーのニーズや環境条件に対する適応性を実現します。スパイキングニューロンネットワークや他のニューロモーフィックコンピューティング技術を利用して、義肢のより自然で直感的な制御を可能にします。私たちのアプローチは、滑らかな動き、迅速な調整、生体システムとの統合を改善することによって、ユーザーの体験を向上させます。また、環境と残存肢を直接インターフェースする非侵襲的技術に焦点を当て、よりシームレスで効果的なユーザー体験を提供します。

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私たちの研究は、エネルギー消費の削減、廃棄物の最小化、持続可能な材料の使用などを含む、環境への影響を最小限に抑えたコンピュータの設計および利用に専念しています。最先端の技術と革新的な方法論を統合することで、コンピュータシステムの効率性と機能を向上させるだけでなく、地球の保護にも貢献するソリューションを開発することを目指しています。私たちの学際的なアプローチは、企業やさまざまな分野の専門家との協力を含んでおり、私たちの発見と実施が実践的で影響力のあるものであることを保証しています。

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複雑な SoC には、プロセッサ コア、DSP、メモリ、アクセラレータ、および I/O で構成される多数のコンポーネントが含まれており、すべてがわずか数平方ミリメートルの単一のダイ領域に統合されています。 このような複雑なシステムは、現在のバスベースのソリューションよりも洗練されたネットワークに近い複雑なオンチップ相互接続を介して相互接続されます。 このネットワークは、面積と消費電力を低く抑えながら、高スループットと低遅延を提供する必要があります。 私たちの研究努力は、超並列メニーコア システムでこのような新しいパラダイムを可能にするために、いくつかの設計上の課題を解決することです。 特に、フォールト トレランス、3D-TSV 統合、フォトニック通信、低電力マッピング技術、および低遅延適応ルーティングを調査しています。

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私たちは、以前開発した耐障害性のある三次元オンチップインターコネクト技術を強化した、適応型超低電力ニューロモルフィックチップ (NASH) およびシステムの開発を進めています。NASHシステムは、スパイクの重み、ルーティング、隠れ層、トポロジーなどのさまざまなSNNパラメーターの再構成を可能にする効率的な適応構成方法を備えていることを特徴としています。さらに、このシステムは、さまざまなディープニューラルネットワークトポロジーの混合、効率的な耐障害性マルチキャストスパイクルーティングアルゴリズム、および効果的なオンチップ学習メカニズムを組み込んでいます。NASHシステムのパフォーマンスを実証するために、FPGA実装を開発し、VLSI実装も確立します。NASHの最終目標は、脳にインスパイアされた処理技術を小規模な埋め込み型センサーやセンサーベースのデバイス（BCI（EEG/EMG）、オーディオ、プレゼンス検出、アクティビティ認識など）に導入することです。

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