河原 尊之

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カワハラ タカユキ

河原 尊之教授

KAWAHARA Takayuki

東京理科大学 工学部 電気工学科

サステナブル/知能処理電子工学

連絡先 〒125-8585  東京都葛飾区新宿6-3-1
TEL : 03-5876-1717 (代表)
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出身大学
1983年  九州大学  理学部  物理学科  卒業
出身大学院
1985年  九州大学  理学研究科  物理学専攻  修士課程 修了
取得学位
九州大学  博士(工学)  論文
研究経歴 1985-1991 高速BiCMOS DRAM開発
1991-1993 低電力DRAM開発 (低リーク電流回路、電荷再利用回路)
1993-1997 高速書換え・大容量フラッシュメモリ開発
1997-1998 生物規範型回路開発
1999-2003 システムLSI及びSRAM用超低電力CMOS回路開発
2003-2005 薄膜BOX構造FD-SOIを用いた低電圧メモリ・回路開発
2005-2007 ペタ級スーパーコンピュータ用低電力回路開発
2005-2011 スピン注入磁化反転メモリ(STT-RAM)開発とその応用展開
2010-2013 DNAシーケンサ用ナノポア及びISFET回路開発
2014-現在 サステナブル/知能処理電子工学の研究
研究職歴 1985-1990 日立製作所中央研究所 企画員
1990-1996 同所 研究員
1996-1998 同所 主任研究員
1997-1998 スイス連邦工科大学ローザンヌ校(EPFL) 客員研究員
1998-1999 日立製作所システムLSI開発センタ 主任技師
1999-2005 日立製作所中央研究所 ユニットリーダ(主任研究員)
2005-2014 同所 主管研究員
2014- 東京理科大学工学部電気工学科 教授
研究キーワード サステナブル/知能処理電子工学
研究分野
電子デバイス・電子機器 (サステナブル・電子回路・デバイス工学)
研究課題
・超低消費電力人工知能(AI)素子・回路・システム ・センサ情報処理域拡大とAIデータ解析手法、・スピントロニクス(論理、メモリ、発電)
受賞
2020年 12月 10日
Best Paper Award (IEEE APCCAS 2020)
2017年 4月 11日
平成29年度科学技術分野の文部科学大臣表彰 科学技術賞 開発部門 (STT-RAM大容量化回路技術に関する先駆的研究開発)
2015年 10月 14日
Best Poster Award (NVMTS 2015)
2014年 9月 24日
エレクトロニクスソサイエティ賞 (スピン注入磁化反転メモリ(STT-RAM)大容量化回路技術に関する先駆的研究開発)
2010年 4月
IEEE Service Award (for outstanding contributions as ISSCC ITPC Far East regional chair 2008-2010)
2009年 11月
山崎貞一賞( 低リーク電流CMOS基本回路の先駆的研究開発)
2009年 4月
IEEE Service Award (for his leadership in the coordination and conduct of highlights of ISSCC 2009)
2007年 1月
IEEEフェロー
2000年 11月
関東地方発明表彰山梨県知事賞
学会活動
2022年 1月 ~ 2023年 12月
米国電気電子学会(IEEE)回路とシステムソサエティ(CASS) 学会誌及び論文誌の編集者
2017年 5月 ~ 2018年 3月
米国電気電子学会(IEEE)産業用エレクトロニクスソサエティ(IES) IEEEフェロー評価委員会委員
2015年 4月 ~ 2016年 2月
米国電気電子学会(IEEE)国際固体素子回路会議(ISSCC) 学会の顧問・助言委員等
2014年 4月 ~ 2015年 2月
米国電気電子学会(IEEE)国際固体素子回路会議(ISSCC) 学会の顧問・助言委員等
2013年 4月 ~ 2014年 2月
米国電気電子学会(IEEE)国際固体素子回路会議(ISSCC) 学会の顧問・助言委員等
2012年 4月 ~ 2014年 3月
米国電気電子学会(IEEE)回路とシステムソサエティ(CASS) IEEEフェロー評価委員会委員
2011年 12月 ~ 2012年 11月
IEEE Biomedical Circuits and Systems Conference (BioCAS) デモセッション委員会チェア
2008年 4月 ~ 2010年 3月
米国電気電子学会(IEEE)国際固体素子回路会議(ISSCC) 国際技術プログラム委員会Far East地域委員長
2008年 1月 ~ 2009年 12月
米国電気電子学会(IEEE)固体回路ソサエティ(SSCS) 特別招聘講師 (Distinguished Lecturer)
2007年 7月 ~ 2013年 6月
IEEE International Memory Workshop (IMW) Scientific committee member
2005年 4月 ~ 2007年 6月
IEEE Symposium on VLSI Circuits セクレタリ/広報
2004年 7月 ~ 2005年 6月
IEEE Symposium on VLSI Circuits 学生論文賞選定委員会チェア
2004年 4月 ~ 2010年 3月
米国電気電子学会(IEEE)国際固体素子回路会議(ISSCC) 幹事委員
2000年 4月 ~ 2007年 2月
米国電気電子学会(IEEE)国際固体素子回路会議(ISSCC) メモリサブコミッティ委員
2000年 4月 ~ 2003年 2月
米国電気電子学会(IEEE)国際固体素子回路会議(ISSCC) 将来技術(TD)サブコミッティ委員
客員教授
グループ IT、ナノテク・材料、環境
研究・技術キーワード AI(人工知能)チップ、イジングモデル、アニーリング、低電力回路、ヘルスモニタリング、機械学習、スウォーム人工知能、スピントロニクス、MRAM、スピン軌道相互作用
研究・技術テーマ
  • 極低電力人工知能(AI)回路・システムの開発
  • 環境/インフラ/生体情報計測・AI情報処理システム
  • スピン流応用回路・システムの開発
研究・技術内容 持続可能であって生活をより豊かにできる技術革新をめざし、超低消費電力かつ高性能な新規素子・回路・システム(人工知能(AI)チップ)、環境/インフラ/生体情報などへのセンサ領域拡大と人工知能を活用したその情報処理方法、及びスピン流応用(論理、メモリ)に関する研究を進めている。 今年度(2023)のテーマは、"モノ"側AI処理(AI on "Things" を世界へ提唱)をめざした全結合イジングマシンやスパースターナリニューラルネットのLSI化、スウォーム人工知能、IoTでのAIセンシング、SOT-RAM素子、及び、量子コンピュータ素子の検討である。
産業への利用 サステナブル社会を支えるモノ(エッジ)側極低電力AI処理エレクトロニクス製品への応用をめざします。 ①プレスリリース2022.09.28:量子Inspired技術の新展開:スケーラブルな全結合型イジング半導体システム ~組み合わせ最適化問題求解を低消費電力かつ高速に行う技術の基礎検証に成功~(科研費22H01559(スケーラブル全結合型イジングLSI)の成果)(技術内容詳細Microprocessors and Microsystems 2022) ②プレスリリース2022.03.17:スピン軌道トルクメモリに固有の読み出し障害を克服する新たな読み出し方式を開発~超低消費電力型デバイス実現に向けた新たな一歩~ (科研費19K04536(SOT-RAM高信頼化)の成果)(技術内容詳細IEEE Transactions on Magnetics 2022) ③プレスリリース2020.1.23:世界で初めての全結合型半導体アニーリング方式人工知能チップを開発~512スピン実装により22都市巡回セールスマン問題求解を瞬時に(ノイマン型高性能CPUではおよそ1200年が必要)~ (技術内容詳細IEEE SAMI 2020)
可能な産学連携形態 共同研究、受託研究、国際的な産学連携への対応
具体的な産学連携形態内容
その他所属研究機関
所属研究室
所有研究装置
SDGs
専攻分野 サステナブル/知能処理電子回路・デバイス工学
研究分野 極低電力AI回路・システム、自然・社会環境情報計測/AI処理、スピントロニクス
物理世界の(アナログ)情報と、クラウド等にて扱うデジタルビットの情報とを、AIも活用して賢くつなぐ部分の拡張・深堀を進めています。素子・回路・システムの各階層にて新たな原理も探求しながら多様な処理を高速かつ低電力にて行います。サステナブル社会を支えるエレクトロニクスの研究です。(2014.4)
研究テーマ
  1. 進め方

    当研究室では、卒研・修士学生の活動("教育")と権威ある国際学会採択レベルの"研究"との融合をめざしております。修士学生が筆頭でIEEE冠の国際学会で発表致します。ここへ至る経験が社会へ巣立つ彼らの成長の糧になると信じております。
    学術面では、企業との共同研究にもつなげて成果の社会実装を進め、日本の半導体復活へ向けた半導体設計技術の中核へと育てて行ければと願います。
      

  2. トピックス(2022年12月)

    ☆2022年12月14-16日開催(東京ビッグサイト)のSEMICON Japan「アカデミア」にて出展致します。スケーラブル全結合型イジングマシン(科研費22H01559)の成果内容です。#AIチップ

    ☆上記で今年初めて行われる「アカデミア Award」にて、2次審査対象研究室に選ばれました。
    https://www.semiconjapan.org/jp/workforce/academia-award
    "東京理科大学
    河原研究室
    電子が持つスピンの性質を、実デバイスへの応用と共に電子回路としても仮想的に活かし、情報処理性能限界打破をめざす。スケーラブル全結合型イジングマシンと次世代磁気メモリSOT-RAM高信頼性化技術を示す。"

    ☆2022年11月28-30日開催(金沢)のデザインガイア2022-VLSI設計の新しい大地-にてM2学生が発表(口頭とポスタの両方)致しました。スケーラブル全結合型イジングマシン(科研費22H01559)の成果内容です。#AIチップ
    "スケーラブル型全結合イジングマシン内部の相互作用半減による独立した2つのイジングマシンの実装"

    ☆2022年11月開催(台北/台湾)のIEEE A-SSCC 2022にてM2学生が遠隔で発表(11月8日)及びFPGAデモ(11月7日)を行いました。スケーラブル全結合型イジングマシン(科研費22H01559)の成果内容です。#AIチップ
     

  3. Scalable Fully Coupled Annealing Processing System

    With RikaDai's fully coupled Ising LSI system reported in 2020 as a basis, we developed a new scalable fully coupled Ising LSI system that combines all the basic spin cells and has excellent versatility and performance for solving the combinatorial optimization problem. Our development utilizes an epoch-making method that operates as one large-scale system by combining multiple fully coupled Ising LSI chips with an extremely small number of chip-to-chip connections and only a small amount of information transmitted between chips. A system in which 16 FPGA chips are combined is demonstrated.
    本研究の一部は、日本学術振興会科学研究費補助金(課題番号 22H01559)の助成を受けて実施したものです。

  4. 28-nm CMOS, Fully Spin-to-spin Connected 512-Spin, Annealing Processing Chip

     A research group led by Professor Takayuki Kawahara at Tokyo University of Science (Department of Electrical Engineering, Faculty of Engineering) has developed the world’s first artificial intelligence integrated circuit (AI chip) based on fully coupled semiconductor annealing method for solving combinatorial optimization problems. This new chip architecture implements 512 fully coupled spin states in a chip measuring 2.16 mm × 2.70 mm made using 28 nm CMOS semiconductor processing. With this chip, it is possible to instantly solve a traveling salesman problem with 22 cities, which is a task that would take 1,200 years to perform on a high-performance von Neumann CPU. Using the technique we developed, we can implement a compact high-performance system with low power requirements for office equipment and tablet terminals that can easily find optimal solutions from large numbers of combinations. This technology is expected to become very widespread in the future.
    成果の一部はNEDO委託事業の結果です:2018/10-2019/09(先導調査研究枠)"高効率・高速処理を可能とするAIチップ・次世代コンピューティングの技術開発/革新的AIエッジコンピューティング技術の開発/隣接セル間のみながら全結合を実現した汎用イジングマシンLSIとAIエッジデータ処理システムの研究開発"

  5. AI on Things  ( ゜-゜)/゜AIonT

    人工知能をモノに搭載しましょう。
    日本が得意な"組み込みマイコン"の"AI化"でもあります。
    または、どこでもAI、ユビキタスAI、・・・。
    ”AI on Things”: "Things" with advanced information-processing, artificial intelligence (AI), capability to lead to the evolution of current IoT society.

  6. 極低電力人工知能(AI)回路・システム

    ①比江嶋龍也、川島舜、柯夢南、河原尊之, "Swarm AIに基づく複数ロボットの同期行動と協調行動の有効性," 電子情報通信学会技術研究報告 (2020.1)、②Tatsuya Hiejima, Shun Kawashima, Mengnan Ke, Takayuki Kawahara, "Effectiveness of Synchronization and Cooperative Behavior of Multiple Robots Based on Swarm AI," IEEE APCCAS 2019 (2019.11)、③比江嶋龍也、河原尊之, "スウォーム人工知能に基づく掃除ロボット群の協調行動シミュレーション," 電子情報通信学会ソサイエティ大会 (2019.9)、④Akira Minamisawa, Ryoma Iimura, Takayuki Kawahara "High-speed Sparse Ising Model on FPGA," IEEE MWSCAS 2019 (2019.8)、 ⑤Yasuhiko Yoshida, Ryo Oiwa, Takayuki Kawahara "Ternary Sparse XNOR-net for FPGA Implementation," IEEE ISNE 2018 (2018.5)、⑥Yasushi Fukuda, Takayuki Kawahar "Stochastic Weights Binary Neural Networks on FPGA," IEEE ISNE 2018 (2018.5)、⑦吉田康彦、河原尊之, "IoT向け三値化ニューラルネットワークの検討," 電子情報通信学会研究会 (2017.12)、⑧Yasushi Fukuda, Zule Xu, Takayuki Kawahara "Robustness Evaluation of Restricted Boltzmann Machine against Memory and Logic Error," IEICE Transactions on Electronics (2017.12)、⑨Kenta Someya, Ryoto Ono, Takayuki Kawahara, "Novel Ising Model Using Dimension-Control for High-Speed Solver for Ising Machines," IEEE NEWCAS 2016 (2016.6)

  7. 環境/建築(インフラ)/生体情報計測・情報処理システム

    ①Best Paper Award 受賞: Kohei Koike, Kenta Suzuki, Mengnan Ke, Kenjiro Mori, Takumi Ito, Takayuki Kawahara, "Damage-Position Identification of Wooden-House Models for Structural Health Monitoring Using Machine Learning," IEEE APCCAS 2020(2020.12)、②Kenta Suzuki, Kohei Koike, Mengnan Ke, Kenjiro Mori, Takumi Ito, Takayuki Kawahara, "Improvement of Generalization Performance for Timber Health Monitoring using Machine Learning," IEEE APCCAS 2020(2020.12)、③Ryota Tanida, Atsushi Yamamoto, Noriaki Takahashi, Natsuhiko Sakiyama, Sakuya Kishi, Takayuki Kishimoto, So Hasegawa, Kenjiro Mori, Yoichiro Hashizume, Jing Ma, Takashi Nakajima, Mikio Hasegawa, Takahiro Yamamoto, Takumi Ito, Takayuki Kawahara, "Machine Learning Classification Methods Using Data of 3-Axis Acceleration Sensors Equipped with Wireless Communication Means for Locating Wooden House Structural Damage," IEEE APCCAS 2019 (2019.11)、④Noriaki Takahashi, Natsuhiko Sakiyama, Takuji Yamamoto, Sakuya Kishi, Yoichiro Hashizume, Takashi Nakajima, Takahiro Yamamoto, Mikio Hasegawa, Takumi Ito, Takayuki Kawahara, "An Evaluation of Wooden House Health Monitoring System using PVDF Piezoelectric Sensor with 3-layer Neural Network and Inverted Binary-Data Augmentation," IEEE SAMI 2019 (2019.1)

  8. スピン流応用(SOT-RAM:科研費19K04536)

    ①Yuwa Kishi, Akihiro Yamada, Mengnan Ke, Takayuki Kawahara, "
    Evaluation of Read Disturbance Reduction Effect by SOT-MRAM Bi-directional Read on Device Size Dependence" IEEE Intermag 2021 (2021.4)、②Yuwa Kishi, Keisuke Tabata, Mengnan Ke, Takayuki Kawahara, "Evaluation of Read Disturbance Reduction Effect by Bi-directional Read on Ferromagnetic Material Properties of SOT-MRAM," IEEE MMM 2020 (2020.11)、③Y. Kishi, M. Ke, M. Itoh, R. Kashiwa, T. Matsuzaki, T. Kawahara , "Impact of the metal/YIG interfaces in Pt/(W)/Y3Fe5O12/Gd3Ga5O12 and W/Y3Fe5O12/Gd3Ga5O12 structures for spin Seebeck effect," IEEE Intermag 2020 (2020.5)、④Atsushi Yamamoto, Takayuki Kawahara, "Evaluation of Spin Seebeck Effect in Single-crystal and Polycrystal Y3Fe5O12 (YIG)," IEEE MMM-Intermag (2019.1)、⑤Atsushi Yamamoto, Makoto Arai, Tetsuya Takimoto, Masatoshi Itoh, Takayuki Kawahara, "Evaluation of Correlation between Orientation of Y3Fe5O12 (YIG) Thin Film and Spin Seebeck Effect," 応用物理学会春季学術講演(2018.3)、⑥Atsushi Yamamoto, Makoto Arai, Tetsuya Takimoto, Masatoshi Itoh, Shizutoshi Ando, Shigeru Saito, Takayuki Kawahara, "Evaluation of Correlation Between Orientation of Y3Fe5O12(YIG) Thin Film and Spin Seebeck Effect," IEEE Intermag (2017.4)、⑧Hirokazu Kazama, Takayuki Kawahara, "Spin-Orbit Torque MRAM Read Reliability," IEEE Intermag

   授業名     開講学期    曜日時限   区分 開講学科
電気電子情報基礎(電気工学基礎1) 前期 月曜1限 工学部 電気工学科
物理学実験A組 前期 水曜2限 水曜3限 水曜4限 工学部 電気工学科
物理学実験 B組 後期 水曜2限 水曜3限 水曜4限 工学部 電気工学科
電子回路2 前期 火曜2限 工学部 電気工学科
電子デバイス 後期 火曜4限 工学部 電気工学科
知能処理集積回路(集積回路工学) 後期 火曜1限 工学部 電気工学科
卒業研究 前期~後期 前期(集中講義)
後期(集中講義)
工学部 電気工学科
文献講読 前期~後期 前期(集中講義)
後期(集中講義)
工学部 電気工学科
スピントロニクス特論 前期 火曜4限 工学研究科 電気工学専攻 
文献研究及研究実験1 前期~後期 前期(集中講義)
後期(集中講義)
工学研究科 Graduate School of Engineering
電気工学専攻 Department of Electrical Engineering
文献研究及研究実験2 前期~後期 前期(集中講義)
後期(集中講義)
工学研究科 Graduate School of Engineering
電気工学専攻 Department of Electrical Engineering
電気工学実習2 後期 集中講義 工学研究科 Graduate School of Engineering
電気工学専攻 Department of Electrical Engineering
電気工学実習1 前期 集中講義 工学研究科 Graduate School of Engineering
電気工学専攻 Department of Electrical Engineering