河原 尊之 カワハラ タカユキ KAWAHARA Takayuki 教授

工学部 電気工学科

サステナブル電子工学研究室

教員プロフィール

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
性別
生年月
研究キーワード サステナブル電子工学
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 ・環境/建築(インフラ)/生体を含めたセンサ情報処理域拡大とAIデータ解析手法、・スピン流応用(論理、メモリ、発電)
受賞
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 (文部科学省)
「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
NVMTS 2015 Best Poster Award(15th Non-Volatile Memory Technology Symposium (NVMTS 2015))
「STT-RAM Read Stability in DRAM Operating Region」
2014年9月24日
エレクトロニクスソサイエティ賞 (電子情報通信学会)
「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 (IEEE)
「2008-2010年ISSCC国際技術プログラム委員会Far East地域委員長としての傑出した貢献(for outstanding contributions as ISSCC ITPC Far East regional chair 2008-2010)」
2009年11月
山崎貞一賞 (材料科学技術振興財団)
「低リーク電流CMOS基本回路の先駆的研究開発」
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学会活動
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
2016年5月5日~2016年5月5日
5th International Symposium on Next-Generation Electronics
セッション座長
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
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客員教授

トピックス

☆2020年3月17日より東広島で開催される電子情報通信学会総合大会にて学生(B4, M1)が下記6件筆頭発表致します。(成果の一部はNEDOの委託業務による)
A-1-2 FPGAシミュレーションによるイジングモデルを用いた巡回セールスマン問題の応用
A-1-3 イジングモデルLSI実装におけるキンググラフと全結合モデルの比較
A-19-19 機械学習を用いた木造模型の損傷位置の特定
C-12-25 折り畳み相互作用を搭載した全結合イジングモデル回路
C-12-26 全結合型イジングモデル回路の相互作用分離型実装手法
C-12-27 8スピンスレッド全結合イジングモデルのLSI実装

☆受験生の皆さんはがんばってください。
(研究室の話ではありませんが)東京理科大学工学部電気工学科では2020年度よりデータサイエンス系の下記科目を順次新設します。電気工学分野におけるデータサイエンスの基礎から応用までが学べます。
*基礎情報工学
*情報理論
*プログラミングとアルゴリズム1
*プログラミングとアルゴリズム2
*数値計算プログラミング
*画像情報工学
*画像情報の圧縮と認識
*人工知能
*知能処理集積回路

アクセス

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