学部・学科の分類 - 情報知能学科

13件の研究シーズが見つかりました

牧野 博之

ばらつきに対応したSRAMの動作安定化に関する研究

トランジスタのしきい値電圧のばらつきによってSRAMが動作不良となる問題に対して、これを救済し歩留まりを向上させる手法を開発しました。まず、オンチップでしきい値電圧を測定する方法を提案し、5mVの精度で検知可能であることを確認しました。さらに、様々なしきい値電圧において、メモリセル(記憶回路の最小単位)に与える電圧を変化させて動作可否を調べることにより、SRAMに与える最適電圧を明らかにしました。なお、本研究はJSPS科研費 (JP23560423)の助成を受けたものです。

尾崎 敦夫

意思決定支援向けAI・マルチエージェント・シミュレーション技術

近年、交通・監視・管制・指揮等の分野では、AI(人工知能)技術の適用により、システムの自動化・高性能化が推進されています。このようなシステムでは、現況を正確に「認識」し、次に起こる状況を高速に「予測」して、「実行」に移すことが求められています。しかし、危機管理などのミッションクリティカルなシステムでは、「実行」(意思決定)までを全てAIに託すには多くの技術的・運用的課題があります。このため、このようなシステムでの意思決定を支援するための研究開発に挑んでいます。

荒木 英夫

組み込みシステムの実現に必要なプロセッサにおけるカスタマイズ機能の検討と実現

マイコンを組み込んだ機器を作成する際に、OSを用いるか用いないかは大きな問題である。ここでOSを用いる動機として、ハードウエアリソースの管理や通信、プロセス管理などがある。そこで、これらの機能を限定的にハードウエアで実装することによりシンプルで効率的な組み込みシステムの実現が可能であると考える。この考えを基に、これまでFPGA上に小さなマイコンを複数実装して、プロセス管理をハードウエアで実現するシステムを提案してきた。しかしソフトウエア開発環境が無いため実用的ではない。そこで、mrubyと呼ばれる組み込みマイコン向けの小型VM(Virtual Machine)をハードウエア化することにより、これらの解決ができると考えて研究を行っている。

布村 泰浩

C言語初心者向けプログラミング環境

アルゴリズムやシステム開発を学ぶ前段階として,C言語を学ぶためのプログラミング演習を行っているが,C言語に慣れていない初学者には,スペルミス,括弧の書き忘れ,未定義変数への参照などを起因とするコンパイル時エラーが難しく感じられ,コンパイラが生成する多量のエラーメッセージに途方に暮れてしまうことがある.また,プログラム構造の間違いや条件式の誤りにより,想定通りにプログラムが動作しないことも多い.このように初学者がC言語を学ぶ際には多くの壁があり,結果として,C言語に苦手意識を持つ学生がいる.初学者が上記のような壁に躓くことなくC言語の学習を進めるためのビジュアルプログラミング環境を開発している。

小松 信雄

移動体の制御に関する研究

自動車や飛行機などの移動体の制御に関する位置計測システム,誘導制御システムの構築を目指して研究を行っている.位置計測システムについては,加速度計,ジャイロ,画像処理を用いた計測を融合し,移動体の位置を瞬時に計測することを目標にしている.誘導制御については,移動体の3次元的位置姿勢を制御するため,制御システムの動的特性を推定する同定を行ない,安定化制御を実現することを目標にしている.

荒木 英夫

匂い検出を目的とした半導体ガスセンサシステム

これまでにもコンピュータを利用した嗅覚について研究されているが、一般消費者が利用可能な形では実用化されていない。このことから我々はだれでも利用可能な人工嗅覚装置の実現を目指して研究を行っている。  人工嗅覚を実現するためには、空気中の化学物質を測定する必要があり、主にガスセンサを用いた研究がおこなわれている。本研究でも安価で取り扱いが容易な半導体ガスセンサを用いている。半導体ガスセンサは反応するガスが異なる種類が提供されており、我々の研究では複数の特性が異なる半導体ガスセンサとマイコンを組み合わせた小型で取扱いが簡単な人工嗅覚装置の実現を目指している。  一般的な半導体ガスセンサはヒータを持ち、内部の温度を管理する必要があるが、このヒータによる加熱を変更することにより感度を変化させることができる。これを利用して、一つのセンサからできるだけ多くの情報を得ることができるハードウエアを作成した。そして、得られた情報から匂いの種類を分類するために、機械学習を取り入れた認識システムを実現し評価を行った結果を示す。

小西 将人

実行不要な命令を動的に排除する効率的なプロセッサ

プロセッサの命令実行の効率性を妨げる要因の1つとして,ロード命令の実行にかかる時間が大きいことが挙げられる。この研究の目的は,不要なロード命令の一部を動的に排除(スキップ)するようなプロセッサの構成を提案し,命令実行の効率性をあげようとするものである。予備評価によりおおよそ15%程度のロード命令がスキップできる可能性があり、プロセッサ全体の性能を向上させることが期待できる。

神納 貴生

X線画像による非破壊検査に向けた微弱特徴の可視化

社会インフラを支える工業製品など,簡単に停止して点検できないものは多く,それらは非破壊検査によって点検される.非破壊検査の一つとして,X線画像を用いた検査が挙げられる.X線は物体の透過率の違いにより内部構造を写し出せるが,X線が透過し難い金属などで覆われている場合,映し出せる内部構造の像は薄くはっきりとしないものとなる.これまで個別の工業製品に対するX線画像検査は熟練工の目視技術によって成り立っていたが,本技術は熟練工が確認する特徴を可視化して誰もが頑健に検査できるようにする.

鎌倉 良成

シミュレーションによる半導体デバイスの解析・設計支援技術

[概要] コンピュータシミュレーションを用いて、半導体素子の特性を解析する研究を行っています。ナノ~マイクロメートルスケールにおける電子や原子、あるいは熱の挙動を独自開発した粒子シミュレータで高精度に予測し、より高性能で信頼性の高い半導体素子設計に役立てることを目指しています。

奥野 弘嗣

照明変化に頑強な小型知能ビジョンシステム

本技術のコアは,視覚神経系が行っている情報処理(視覚信号の対数変換や空間バンドパスフィルタ等)を実装した回路にある.本回路は,視覚神経系を模倣した並列演算を活用して,省電力で,照明強度や照明色の変化にほとんど影響されることなく多数の視覚特徴(色・方位別輪郭等)を検出することが出来る.この回路を実装したFPGAとイメージセンサからなるロボットビジョンシステムは,1辺4cm程度の小さなサイズで,多数の視覚特徴を実時間で出力できる.

小谷 直樹

強化学習を用いたロボットの知能化

近年,人工知能・機械学習技術の発展もあり,これらの知能化技術をロボットの環境適応能力や自律性の付与の手段として用いることが期待されています.しかし,強化学習を含む機械学習は,一般的に多くの学習時間を必要とする根本的な問題を抱えています.従って,学習時間を短縮することが,実時間で学習する実ロボットにとって,特に解決すべき重要な課題です.私達は,遺伝的アルゴリズムの概念で説明した学習高速化手法を開発し,より高度なロボットの知能化の実現を目指しています.

中西 知嘉子

エッジAIで高精度画像認識

組み込み市場では,運用コストやセキュリティー,リアルタイム性などの問題から,エッジ(端末側)で単独処理できる「エッジAI」が期待されている.その実現方法であるFPGAによるエッジAIは根強いニーズがありながら,デバイスが高価格,実装が難しいという問題点があった.そこで,我々は,低価格のデバイスをターゲットにし,推論アルゴリズムを解析することで,効率よくアクセラレートする回路をFPGAで実装,処理を最適化することで,低消費電力で高速な推論処理を実現している.