教員詳細

私たちは、人間型義肢とアンドロイドの研究を積極的に進めており、最先端の神経科学、人工知能、ロボティクスを統合することで、高度に応答性のある生命感あふれるシステムを開発し、人間の移動能力とインタラクションを向上させています。
ニューロモルフィック?コンピューティングとスパイキング?ニューラル?ネットワークを活用し、より自然で直感的な制御を実現し、人工の手足、アンドロイド、生体システムとのシームレスなコミュニケーションを可能にします。
また、非侵襲型の神経インターフェースを活用することで、義肢がユーザーの意図に応じて動的に適応し、精度、快適性、流動性の向上を目指しています。同時に、アンドロイドの高度な感覚処理を研究し、ロボットに人間のような認識能力を持たせ、複雑なタスクをこなし、周囲の環境を解釈し、知的にユーザーと対話できるようにします。
生体工学とAI駆動の認知技術の融合により、次世代の支援技術や自律システムを開発し、日常生活への深い統合を推進しています。私たちの研究は、リハビリテーション、人間拡張技術、適応型ロボット工学の進歩に貢献し、人工システムが人間の能力を補完?拡張する方法に革命をもたらします。


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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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