教員詳細

義手?義足などの人工装具は、切断や神経障害をもつ人々の生活の質を大きく向上させる可能性があります。センサー技術やメカトロニクス技術の急速な進展により、これらのデバイスは広く普及する治療的ソリューションとなりつつあります。しかし、複数の感覚入力を統合して複雑なタスクを正確に遂行する生体とは異なり、多くの義肢は単一の感覚入力に依存しており、そのことが精度や使いやすさに影響を与えています。さらに、現在の義肢（腕や脚）の制御方法は、一般に逐次的な制御や大きな電力を必要とする戦略に基づいており、自然な動作が制限され、長く複雑な訓練手順を要するという課題があります。
本プロジェクトでは、感覚統合とフィードバックセンシングを備えた高度なリアルタイム?ニューロモルフィック義手「AIzuHand」を開発します。加えて、キャリブレーション、リアルタイムフィードバック、機能的タスクを支援するユーザーフレンドリーなソフトウェアツールの研究も行います。

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私たちは、アダプティブ分散自律システムの次世代技術を、擬人化義手?義足、アンドロイド、知能ロボットプラットフォームの研究を通じて探究しています。本研究では、最先端の神経科学、人工知能、ニューロモルフィックコンピューティング、ロボティクスを統合し、人間の意図や動的環境に適応しながら自律的に動作する、高応答性かつ生命感のあるシステムの実現を目指しています。
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活用し、人工装具?アンドロイド?生体システム間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。これらの脳型モデルは、リアルタイム適応、低消費電力動作、分散コンポーネント間のシームレスな通信を支えます。
非侵襲型ニューロインタフェースに関する研究では、ユーザの意図に応じて義手?義足が継続的に適応し、動作の精度、快適性、滑らかさを向上させています。同時に、高度な感覚処理技術により、アンドロイドが複雑な環境刺激を理解し、人間と協調しながら分散マルチエージェント環境で自律的に機能できるようにすることを目指しています。
バイオメカニクスとAI駆動の認知機構を融合することで、支援技術、人間拡張、適応ロボティクスの発展に貢献しています。また、分散型擬人化アンドロイドに関する研究では、複数の身体性を持つエージェントが知覚情報を共有し、実世界のタスクに対して協調的かつ適応的に行動できるシステムの実現を追求しています。これらの研究は、日常生活に深く統合され、環境に応じて進化する自律システムの基盤を築くものです。

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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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将来の System?on?Chip (SoC) プラットフォームは、プロセッサコア、DSP、メモリブロック、アクセラレータ、I/O サブシステムなど、数百規模の異種コンポーネントを、極めて小さなシリコン面積に統合することになります。集積度のさらなる向上に伴い、これらのシステムは従来のバスベース通信を超え、より高度なオンチップネットワークや垂直統合アーキテクチャへと進化しつつあります。
本研究では、この大きな転換期における主要課題に取り組むため、先進的オンチップ?インターコネクトおよび 3D?IC 技術を対象に、3D チップレット、2.5D/3D パッケージング、ハイブリッドボンディング、フォトニック?エレクトロニック混載インターコネクトなどを幅広く探究しています。また、スケーラブルかつ省電力な 3D NoC、積層メモリを備えた AI アクセラレータ、深い 3D スタックにおける堅牢性を確保するための 信頼性駆動型設計手法についても研究を進めています。
さらに、フォールトトレランス、TSV を用いた垂直統合、フォトニック通信、低消費電力マッピング、適応型ルーティング、そして次世代の異種統合型多コアシステムに内在する新たな信頼性課題など、重要な研究テーマに取り組んでいます。

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電力とエネルギー効率に優れたコンピューティング システムに関する当社の研究は、より強力で持続可能なテクノロジーに対する高まる需要を満たすために不可欠です。社会がコンピューティング デバイスにますます依存するようになるにつれ、そのエネルギー消費を管理することが非常に重要になります。効率的なコンピューティング システムを開発することで、エネルギー コストを大幅に削減し、環境への影響を最小限に抑え、ポータブル デバイスのバッテリー寿命を延ばすことができます。大規模なデータ センターでは、エネルギー効率を高めることで大幅なコスト削減と二酸化炭素排出量の削減につながります。この分野での当社の取り組みは、ハードウェアとソフトウェアの設計におけるイノベーションを促進し、ユーザーと地球の両方に利益をもたらす、よりスマートで環境に優しいテクノロジーへの道を切り開きます。

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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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