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カーボンナノチューブ（CNT-RAM）、遷移金属酸化物（ReRAM）など、新機能材料を用いたナノストレージ・クラス・メモリを活用する集積回路・デバイスの研究を実施した。本年度は深層学習を高速に実行する新しいアクセラレータを提案、試作、実証した。研究成果は集積回路分野の主要学会であるA-SSCC（Asian Solid-State Circuits Conference）で発表を行った。既に実証済みの電源回路、メモリセル駆動回路と組み合わせることで、In-Storageコンピューティングの原理検証に成功した。以上により、メモリやストレージに起因するデータ転送時のコンピュータシステムの性能ボトルネック（フォン・ノイマン・ボトルネック）を解消し、超高速かつ低消費電力、大容量なストレージを開拓し、リアルタイムのビッグデータ処理を行うコンピュータシステムを確立する基礎を構築した。また学術的にはプロセッサを中心とする回路・システムから、メモリを中心とする回路システム学の基礎を築いた。
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