KAKEN — 研究課題をさがす | 研究者番号: 90574286

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検索結果: 8件 / 研究者番号: 90574286

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1. 超高次元分散ベクトル表現を基軸とする融合型AIコンピューティング基盤の開拓

研究課題

研究種目	基盤研究(S)
審査区分	大区分J
研究機関	東京工業大学
研究代表者	本村真人東京工業大学, 科学技術創成研究院, 教授
研究期間 (年度)	2023-04-12 – 2028-03-31交付
キーワード	深層ニューラルネット / アニーリング計算 / ハイパーディメンジョナルコンピューティング / 機械学習 / 離散最適化
研究開始時の研究の概要	深層ニューラルネット(DNN)、超高次元コンピューティング(HDC)、アニーリング計算(ANC)の三者に共通する超高次元分散ベクトル(ハイパーベクトル: HV)表現を基軸として、分野融合型AIコンピューティング基盤の開拓を目指す。HV集合の並列・再構成型メモリ-プロセッサ統合エンジンを、DNN-HD ...

2. 超高次元分散ベクトル表現に基づくAIコンピューティングの研究

研究課題

研究種目	基盤研究(A)
審査区分	中区分60:情報科学、情報工学およびその関連分野
研究機関	東京工業大学
研究代表者	本村真人東京工業大学, 科学技術創成研究院, 教授
研究期間 (年度)	2023-04-01 – 2026-03-31採択後辞退

3. 非積和型演算に基づく超高エネルギー効率 DNN アクセラレータ

研究課題

研究種目	基盤研究(B)
審査区分	小区分60040:計算機システム関連
研究機関	東京工業大学
研究代表者	劉載勲東京工業大学, 科学技術創成研究院, 准教授
研究期間 (年度)	2022-04-01 – 2025-03-31採択後辞退
キーワード	DNN / アクセラレータ / 非積和 / エネルギー効率 / ニューラルネットワーク / DNNアクセラレータ / 非積和型 / 超高エネルギー効率
研究開始時の研究の概要	本研究では非積和型演算に基づく超高エネルギー効率DNNアクセラレータの実現を目指し，そのアルゴリズムとアーキテクチャの研究を行う。研究期間の前半では近似コンピューティング視点から積和型NN の分析・最適化を行い、その本質的な構成要素を明らかにする。またそれと並行して宝くじ仮説に基づくNN の更なる効 ...
研究実績の概要	令和４年度は、非積和型演算に基づく超高エネルギー効率 DNN アクセラレータの実現に向けて、強い宝くじ仮説（SLT）に基づく新たな DNN アルゴリズムを提案し、非積和型演算を用いたアクセラレータ実現の基礎を整えた。

この課題の研究成果物	雑誌論文 (1件うち査読あり 1件) 学会発表 (1件うち国際学会 1件)

4. 知能コンピューティングを加速する自己学習型・革新的アーキテクチャ基盤技術の創出

研究課題

研究種目	基盤研究(S)
審査区分	大区分J
研究機関	東京工業大学
研究代表者	本村真人東京工業大学, 科学技術創成研究院, 教授
研究期間 (年度)	2018-06-11 – 2023-03-31完了
キーワード	AI / アニーリング / 深層ニューラルネット / リコンフィギュラブル / アーキテクチャ / 離散最適化 / ニューロモルフィック / リザーバ計算 / アニーリングプロセッサ / 確率的コンピューティング / アニーリング計算 / リコンフィギュラブルハードウェア / リコンフィギュラブルシステム / 知能コンピューティング / 深層ニューラルネットワーク(DNN) / ニューロモルフィックHW / アニーリング計算機
研究成果の概要	ビット可変推論ProgressiveNN，乱数固定によるモデルサイズ圧縮・隠れニューラルネット技術，その世界初のアーキテクチャ・チップHiddenite，その新たな学習技術M-Sup等を提案した．新たな二値化DNN技術や，高位合成コンパイラNNgenとこれを活用した奥行推定FPGAアクセラレータ等を ...
事後評価所見 (区分)	A: 研究領域の設定目的に照らして、期待どおりの成果があった
中間評価所見 (区分)	A: 研究領域の設定目的に照らして、期待どおりの進展が認められる

この課題の研究成果物	雑誌論文 (36件うち査読あり 30件、オープンアクセス 2件) 学会発表 (79件うち国際学会 32件、招待講演 38件) 図書 (1件) 備考 (10件) 産業財産権 (3件)

5. データマイニングを加速する次世代リコンフィギュラブルアーキテクチャの創出

研究課題

研究種目	基盤研究(B)
研究分野	計算機システム
研究機関	北海道大学
研究代表者	本村真人北海道大学, 情報科学研究科, 教授
研究期間 (年度)	2015-04-01 – 2019-03-31中途終了
キーワード	ビッグデータ / データマイニング / イジングモデル / 組合せ最適化問題 / リコンフィギュラブルシステム / グラフ処理 / リコンフィギュラブル / ストリーム処理
研究成果の概要	本研究では組合せ最適化問題の最適解を導き出すことを狙ったアーキテクチャ研究に注力した。従来の単一スパースハードウェアグラフでは、ハードウェア構造より密なグラフを再現する際、スピンを複製し、擬似的に密なグラフを再現するマイナーエンベディングという方法がとられる。スピンの状態の更新が、隣接スピンの状態と ...

この課題の研究成果物	雑誌論文 (2件うち査読あり 2件、オープンアクセス 2件、謝辞記載あり 1件) 学会発表 (13件うち国際学会 7件、招待講演 3件)

6. 大規模分散処理環境を革新する「フロントエンドコンピューティング」パラダイムの創出

研究課題

研究種目	挑戦的萌芽研究
研究分野	マルチメディア・データベース
研究機関	北海道大学
研究代表者	本村真人北海道大学, 情報科学研究科, 教授
研究期間 (年度)	2014-04-01 – 2016-03-31完了
キーワード	データマイニング / ビッグデータ / ストリーム処理 / 類似検索 / 外れ値検出 / ハッシュ / 近似最近傍探索 / リコンフィギュラブル
研究成果の概要	大規模分散処理環境のフロントエンドコンピューティングコンセプトによる加速処理の一例として、Memccachedのネットワーク・インタフェースによる高速化手法とそのハードウェア化に取り組み、ソフトウェアに比べて最大3.5倍の性能向上を確認した。また、別の一例として、近似最近某探索アルゴリズムLSHに着 ...

この課題の研究成果物	雑誌論文 (1件うち査読あり 1件、謝辞記載あり 1件) 学会発表 (7件うち国際学会 1件、招待講演 1件) 備考 (2件)

7. サイバーフィジカルな世界に向けた「反射型情報処理アーキテクチャ」の創出

研究課題

研究種目	挑戦的萌芽研究
研究分野	メディア情報学・データベース
研究機関	北海道大学
研究代表者	本村真人北海道大学, 情報科学研究科, 教授
研究期間 (年度)	2012-04-01 – 2014-03-31完了
キーワード	サイバーフィジカル / ストリーム処理 / リコンフィギュラブル
研究概要	ストリーム処理応用における反射型情報処理アーキテクチャの研究を、実アプリケーション設計とそのハードウェアによる評価という形で進めた。初年度はDRP上でWindowJoin演算をハードウェア化する研究に取り組んだ。その結果200倍の性能向上結果を得るとともに、ソフトウェア技術者がハードウェア開発を行う ...

この課題の研究成果物	雑誌論文 (1件うち査読あり 1件) 学会発表 (14件) 図書 (1件) 備考 (2件)

8. 低消費エネルギー化プロセッサアーキテクチャの創出

研究課題

研究種目	基盤研究(B)
研究分野	計算機システム・ネットワーク
研究機関	北海道大学
研究代表者	本村真人北海道大学, 情報科学研究科, 教授
研究期間 (年度)	2012-04-01 – 2015-03-31完了
キーワード	リコンフィギュラブル / 組込みシステム / プロセッサ / 低電力 / 低エネルギー / データパス
研究成果の概要	処理の内容が多岐にわたり、かつ低消費電力性が強く求められる組込み用途をターゲットとして、動的再構成を必要最小限にとどめることで柔軟性と低消費電力性の両立を目指した新たなプロセッサアクセラレータのアーキテクチャを提案した。このアーキテクチャをControl-Flow Driven Data-Flow ...

この課題の研究成果物	雑誌論文 (2件うち査読あり 2件、謝辞記載あり 2件) 学会発表 (10件) 備考 (2件)