【予告】イノベーション・ジャパン2022にてセミナー

注目

JST人工知能CRESTで実施している「オンデバイス学習技術の確立と社会実装」の成果をイノベーション・ジャパン2022にて紹介します。

10月14日(金) 11:00~12:00

  1. 松谷宏紀(慶應義塾大学)置かれた環境で学習する無線センサ型異常検知システム
  2. 大亦真一(パナソニックホールディングス株式会社)オンデバイス学習による異常検知-電気火災の予兆検知手法
  3. 西山高浩(ローム株式会社)超小型オンデバイス学習アクセラレータを実装したチップの開発

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CANDAR’22 Workshopsに論文採択(2件)

松谷研M1の根本君、星野君の下記の論文がInternational Symposium on Computing and Networking (CANDAR’22) Workshopsに採録されました。

  • Kenji Nemoto, Hiroki Matsutani, “A Packet Routing using Lightweight Reinforcement Learning Based on Online Sequential Learning”, CANDAR’22 Workshops, Nov 2022.
  • Yuto Hoshino, Hiroki Kawakami, Hiroki Matsutani, “Communication Size Reduction of Federated Learning based on Neural ODE Model”, CANDAR’22 Workshops, Nov 2022.

RECONF研究会にて若手講演賞を受賞

松谷研D1の杉浦君が電子情報通信学会リコンフィギャラブルシステム(RECONF)研究会 若手講演賞を受賞しました。

  • 杉浦 圭祐, 松谷 宏紀, “深層学習を用いた経路計画手法のFPGAによる高速化”, RECONF研究会, 2022年6月.

RECONF若手講演賞は、研究会ごとに発表件数の10%程度に入る講演をした若手研究者に贈られる賞です。

SWoPP 2022にて口頭発表

松谷研D3の塚田君がSWoPP 2022にて以下の口頭発表を行いました。

  • 塚田 峰登, 近藤 正章, 松谷 宏紀, “無線センサノードを対象としたオンデバイス学習の異常検知への応用”, CPSY研究会, 2022年7月.

NS研究会にて口頭発表(2件)

松谷研M1の根本君、星野君が電子情報通信学会 ネットワークシステム研究会(2022年7月)にて以下の口頭発表を行いました。

  • 根本 研司, 松谷 宏紀, “オンライン逐次学習を用いた軽量強化学習によるパケットルーティング”, NS研究会, 2022年7月.
  • 星野 優斗, 川上 大輝, 松谷 宏紀, “Neural ODEモデルを用いた連合学習の転送量削減”, NS研究会, 2022年7月.

RECONF研究会にて口頭発表(2件)

松谷研D1の杉浦君、M1の小島君が電子情報通信学会 リコンフィギャラブルシステム研究会(2022年6月)にて以下の口頭発表を行いました。

  • 杉浦 圭祐, 松谷 宏紀, “深層学習を用いた経路計画手法のFPGAによる高速化”, RECONF研究会, 2022年6月.
  • 小島 瑠斗, 杉浦 圭祐, 松谷 宏紀, “FPGAを用いた点群データ向け特徴量ヒストグラムの並列処理”, RECONF研究会, 2022年6月.

学振DC1に採択

松谷研D1の杉浦君が日本学術振興会特別研究員DC1に採用されました。今後の活躍が期待されます。

カテゴリー: news

PDP’22にて口頭発表(2件)

松谷研M1川上君と松谷君がInternational Conference on Parallel, Distributed, and Network-Based Processing (PDP’22)にて以下の口頭発表を行いました。

  • Hiroki Kawakami, Hirohisa Watanabe, Keisuke Sugiura, Hiroki Matsutani, “dsODENet: Neural ODE and Depthwise Separable Convolution for Domain Adaptation on FPGAs”, PDP’22, Mar 2022.
  • Masaki Furukawa, Hiroki Matsutani, “Accelerating Distributed Deep Reinforcement Learning by In-Network Experience Sampling”, PDP’22, Mar 2022.

(2022/6/26追記)下記は1本目の論文のデモ動画です。

On-device learning paper available

Our on-device learning paper is available at arXiv.

  • Hiroki Matsutani, Mineto Tsukada, Masaaki Kondo, “On-Device Learning: A Neural Network Based Field-Trainable Edge AI”, arXiv:2203.01077, Mar 2, 2022. [Paper]

A preliminary version of a cooling fan dataset is available at GitHub.

IEICE Transに掲載

松谷研D2の塚田君の以下の論文がIEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciencesに掲載されました。

  • Mineto Tsukada, Hiroki Matsutani, “An Overflow/Underflow-Free Fixed-Point Bit-Width Optimization Method for OS-ELM Digital Circuit”, IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences, Vol.E105-A, No.3, Mar 2022.

Open Access (J-Stage)

CPSY研究会にて優秀若手発表賞を受賞

松谷研B4の小島君が電子情報通信学会コンピュータシステム(CPSY)研究会 優秀若手発表賞を受賞しました。

  • 小島 瑠斗, 杉浦 圭祐, 松谷 宏紀, “3次元Lidar SLAMにおける精度劣化を考慮した点群データ量削減”, CPSY研究会, 2022年1月.

CPSY優秀若手発表賞は、研究会ごとに発表件数の10%程度に入る講演をした若手研究者に贈られる賞です。

NS研究会にて口頭発表

松谷研B4の星野君が電子情報通信学会 ネットワークシステム研究会(2022年1月)にて以下の口頭発表を行いました。

  • 星野 優斗, 松谷 宏紀, “歩行ナビゲーションのための教師データ生成と連合学習の検討”, NS研究会, 2022年1月.

CPSY研究会にて口頭発表(2件)

松谷研B4の小島君、根本君が電子情報通信学会 コンピュータシステム研究会(2022年1月)にて以下の口頭発表を行いました。

  • 小島 瑠斗, 杉浦 圭祐, 松谷 宏紀, “3次元Lidar SLAMにおける精度劣化を考慮した点群データ量削減”, CPSY研究会, 2022年1月.
  • 根本 研司, 古川 雅輝, 渡邉 寛悠, 松谷 宏紀, “オンライン逐次学習によるパケットルーティングの軽量機械学習手法”, CPSY研究会, 2022年1月.