The University of Aizu · Faculty of Computer Science and Engineering · 教授

Research keywordsnetwork on chip・3D many-core systems・fault tolerant routing・photonic interconnects・neuromorphic hardware・reliable multicore SoC

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• Scalable Photonic Networks-on-Chip Architecture Based on a Novel Wavelength-Shifting Mechanism
• Parallel queue processor architecture based on produced order computation model
• Magnetic-field-induced control of breather dynamics in a single plaquette of Josephson junctions
• Advanced Multicore Systems-On-Chip: Architecture, On-Chip Network, Design

• 所属学会 — - シグマ・サイ（Sigma Xi）正会員（2025 年クラス） - IEEE, ACM シニア会員 - IEEE Computer Society, IEEE Systems Council, IEEE Circuits and Systems Society 会員2025 · - シグマ・サイ（Sigma Xi）正会員（2025 年クラス） - IEEE, ACM シニア会員 - IEEE Computer Society, IEEE Systems Council, IEEE Circuits and Systems Society 会員
• 略歴 — - 1999.4-2002.3 博士（コンピュータ工学）、国立大学法人電気通信大学、東京 - 2002.4-2007.3 研究員、国立大学法人電気通信大学、東京 - 2007.4-2007.9 助教授、国立大学法人電気通信大学、東京 - 2007.10-2011.3 助教授、会津大学 - 2011.4-2012.3 准教授、会津大学 - 2012.4-2014.3 上級准教授、会津大学 - 2014.4-現在 教授、会津大学 - 2014.4-2022.03 コンピュータ工学部門長、会津大学 - 2014.4-現在 教育研究評議会委員、会津大学 - 2022年4月～現在 UoA（会津大学）コンピュータ理工学部 学科長 - 令和4年4月～現在 コンピュータ理工学部長、会津大学 - 令和4年4月～現在 理事、会津大学1999 · - 1999.4-2002.3 博士（コンピュータ工学）、国立大学法人電気通信大学、東京 - 2002.4-2007.3 研究員、国立大学法人電気通信大学、東京 - 2007.4-2007.9 助教授、国立大学法人電気通信大学、東京 - 2007.10-2011.3 助教授、会津大学 - 2011.4-2012.3 准教授、会津大学 - 2012.4-2014.3 上級准教授、会津大学 - 2014.4-現在 教授、会津大学 - 2014.4-2022.03 コンピュータ工学部門長、会津大学 - 2014.4-現在 教育研究評議会委員、会津大学 - 2022年4月～現在 UoA（会津大学）コンピュータ理工学部 学科長 - 令和4年4月～現在 コンピュータ理工学部長、会津大学 - 令和4年4月～現在 理事、会津大学
• N-HuRo：ニューロモルフィック・ヒューマノイド・ロボティクス — 私たちは、神経科学、AI、ニューロモルフィック計算、ロボティクスを統合し、人の意図や動的環境に適応する次世代自律システムの研究を進めています。ニューロモルフィックアーキテクチャやスパイキングニューラルネットワークを用いて、人工装具・アンドロイド・生体ユーザとの自然で直感的なインタラクションを可能にする制御フレームワークを開発しています。 また、非侵襲神経インタフェースによる連続的な意図推定や、人間に近い知覚処理を実現する感覚モデルを構築し、アンドロイドのリアルタイム応答性を高めています。さらに、分散型アンドロイドにおける協調行動、共有知覚、スケーラブルな自律性を研究し、将来の支援技術、人間拡張、適応型ヒューマノイドシステムの基盤を築いています。 read more この研究を見る私たちは、神経科学、AI、ニューロモルフィック計算、ロボティクスを統合し、人の意図や動的環境に適応する次世代自律システムの研究を進めています。ニューロモルフィックアーキテクチャやスパイキングニューラルネットワークを用いて、人工装具・アンドロイド・生体ユーザとの自然で直感的なインタラクションを可能にする制御フレームワークを開発しています。 また、非侵襲神経インタフェースによる連続的な意図推定や、人間に近い知覚処理を実現する感覚モデルを構築し、アンドロイドのリアルタイム応答性を高めています。さらに、分散型アンドロイドにおける協調行動、共有知覚、スケーラブルな自律性を研究し、将来の支援技術、人間拡張、適応型ヒューマノイドシステムの基盤を築いています。 read more この研究を見る
• 脳型・ニューロモルフィック・コンピューティング — 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。 ... read more この研究を見る私たちは、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。 ... read more この研究を見る

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