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カワハラ タカユキ
河原 尊之  教授
東京理科大学 工学部 電気工学科
プロフィール | 研究シーズ | 研究室紹介 | 担当授業(12件)
レフェリー付学術論文(45件) | レフェリー付プロシーディングス(94件) | その他著作(36件) | 著書(4件) | 学会発表(164件) | 特許(3件)
研究室名 サステナブル/知能処理電子工学
トピックス

☆2024年5月1日、電子情報通信学会誌最新号のニュース解説欄にて、スケーラブルな全結合型イジングプロセッシングLSIシステムが取り上げられました(科研費22H01559, 23K22829)。

☆2024年3月25日、スケーラブルな全結合型イジングプロセッシングLSIシステムについてのプレスリリースを行いましたた(科研費22H01559)。

☆2024年3月6日-7日、東広島市にて開催の電子情報通信学会総合大会にて学生発表7件いたしました。
一般講演
”4096 スピンスケーラブル全結合型アニーリングシステムと並列化”
”Transformerへの量子リザバーコンピューティング組込手法検討”
”Transformerを用いた時系列データ予測”
”誤差拡散法による低ビット相互作用イジングマシンの 解効率の改善”
”交通信号機のDDPG制御を用いたプローブ交通情報の有用性の検討”
”スケーラブルイジングマシン向け22nm CMOS LSIチップ設計と評価”
学生ポスターセッション
”FPGA実装に向けたハイゼンベルクモデルを用いたシミュレーテッドアニーリングの検討”

☆2024年1月30日、IEEE ACCESSにスケーラブルな全結合型イジングプロセッシングLSIシステムについての学生主筆フルペーパが掲載されました(科研費22H01559)。

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 人工知能(AI)回路・システム(イジングマシン)、センサ情報人工知能(AI)処理、スピントロニクス(AI論理、メモリ)、量子コンピュータ(量子計算手法、素子)
紹介

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(2024年5月)

    ☆2024年5月1日、電子情報通信学会誌最新号のニュース解説欄にて、スケーラブルな全結合型イジングプロセッシングLSIシステムが取り上げられました(科研費22H01559, 23K22829)。

    ☆2024年3月25日、スケーラブルな全結合型イジングプロセッシングLSIシステムについてのプレスリリースを行いましたた(科研費22H01559)。

    ☆2024年3月6日-7日、東広島市にて開催の電子情報通信学会総合大会にて学生発表7件いたしました。
    一般講演
    ”4096 スピンスケーラブル全結合型アニーリングシステムと並列化”
    ”Transformerへの量子リザバーコンピューティング組込手法検討”
    ”Transformerを用いた時系列データ予測”
    ”誤差拡散法による低ビット相互作用イジングマシンの 解効率の改善”
    ”交通信号機のDDPG制御を用いたプローブ交通情報の有用性の検討”
    ”スケーラブルイジングマシン向け22nm CMOS LSIチップ設計と評価”
    学生ポスターセッション
    ”FPGA実装に向けたハイゼンベルクモデルを用いたシミュレーテッドアニーリングの検討”

    ☆2024年1月30日、IEEE ACCESSにスケーラブルな全結合型イジングプロセッシングLSIシステムについての学生主筆フルペーパが掲載されました(科研費22H01559)。
      

  3. 全結合型イジング半導体システム

    2020年;一次元スピン配列と二次元スピン間相互作用配列を用いて計算されたエネルギーに基づいてスピンの値を更新する全結合アニーリングプロセッサのLSI実装のためのアーキテクチャ(NEDO先導調査研究2018-19)
    2022年:少数のチップ間接続本数で複数の全結合イジングLSIチップを全結合のまま結合でき、全体でひとつの全結合システムとして動作する大規模イジングLSIシステムをスケーラブルに構成するアーキテクチャ(下図。科研費22H01559)
      

  4. 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。

  5. 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"

  6. 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.

  7. 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)

  8. 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)

  9. 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

研究室メンバー
  1. 修士:AIシステム 2年 早川 雄哉 HAYAKAWA Yuya
  2. 修士:AIチップ 2年 崔 棟 SAI Takashi
  3. 修士:AIチップ 1年 金井 一磨 KANAI Kazuma
  4. 修士:AIチップ 1年 河野 翔太郎 KAWANO Shotaro
  5. 修士:スピントロニクス・量子 1年 小松 誠治 KOMATSU Seiji
  6. 修士:スピントロニクス・量子 1年 佐藤 優大 SATO Yudai
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