RAW’24に採録

松谷研M1の須永君の下記の論文がReconfigurable Architectures Workshop (RAW’24)に採録されました。

  • Kazuki Sunaga, Keisuke Sugiura, Hiroki Matsutani, “An FPGA-Based Accelerator for Graph Embedding using Sequential Training Algorithm”, IPDPS’24 Workshops, May 2024. (to appear)

IEEE Trans on Computersに採録

松谷研D2の杉浦君の以下の論文がIEEE Transactions on Computersに採録されました。

  • Keisuke Sugiura, Hiroki Matsutani, “An Integrated FPGA Accelerator for Deep Learning-based 2D/3D Path Planning”, IEEE Transactions on Computers (TC), Vol.xx, No.xx, 2024. (to appear)

APDCM’24に採録

松谷研M1の八幡君の下記の論文がWorkshop on Advances in Parallel and Distributed Computational Models (APDCM’24)に採録されました。

  • Yujiro Yahata, Keisuke Sugiura, Hiroki Matsutani, “A Scalable Secure Fault Tolerant Aggregation for P2P Federated Learning”, IPDPS’24 Workshops, May 2024. (to appear)

IEICE Transに採録

松谷研M2の星野君の以下の論文がIEICE Transactions on Information and Systemsに採録されました。

  • Yuto Hoshino, Hiroki Kawakami, Hiroki Matsutani, “Federated Learning of Neural ODE Models with Different Iteration Counts”, IEICE Transactions on Information and Systems, Vol.E107-D, No.6, Jun 2024. (to appear)

IEICE Transに採録

松谷研OBの山田君、M1の須永君の以下の論文がIEICE Transactions on Information and Systemsに採録されました。

  • Kazuki Sunaga, Takeya Yamada, Hiroki Matsutani, “A Sequential Approach to Detect Drifts and Retrain Neural Networks on Resource-Limited Edge Devices”, IEICE Transactions on Information and Systems, Vol.E107-D, No.6, Jun 2024. (to appear)

CPSY研究会にて口頭発表

松谷研M1の須永君が電子情報通信学会 コンピュータシステム研究会(2023年12月)にて以下の口頭発表を行いました。

  • 須永 一輝, 杉浦 圭祐, 松谷 宏紀, “逐次学習可能なグラフ分散表現のFPGAアクセラレータ”, CPSY研究会, 2023年12月.

CANDAR’23 Workshopsにて口頭発表

松谷研M1の柴原君がInternational Symposium on Computing and Networking (CANDAR’23) Workshopsにて以下の口頭発表を行いました。

  • Naoki Shibahara, Michihiro Koibuchi, Hiroki Matsutani, “Performance Improvement of Federated Learning Server using Smart NIC”, CANDAR’23 Workshops, Nov 2023.

IEEE Microに掲載

JST AIP加速課題で実施しているオンデバイス学習に関する成果がIEEE Micro (Special Issue on tinyML)に掲載されました。

  • Kazuki Sunaga, Masaaki Kondo, Hiroki Matsutani, “Addressing Gap between Training Data and Deployed Environment by On-Device Learning”, IEEE Micro, Vol.43, No.6, Nov/Dec 2023.

Open Access (IEEE Xplore)

IEICE Transに掲載

松谷研M2の根本君の以下の論文がIEICE Transactions on Information and Systemsに掲載されました。

  • Kenji Nemoto, Hiroki Matsutani, “A Lightweight Reinforcement Learning Based Packet Routing Method using Online Sequential Learning”, IEICE Transactions on Information and Systems, Vol.E106-D, No.11, Nov 2023.

Open Access (J-Stage)

研究室合宿2023

2023年10月21日から松谷研の研究室合宿を実施しました。2023年度は山でキャンプでした。

カテゴリー: news

情報処理学会CS領域奨励賞を受賞

松谷研D2の杉浦君が情報処理学会コンピュータサイエンス(CS)領域奨励賞を受賞しました。

  • 杉浦 圭祐, 小島 瑠斗, 松谷 宏紀, “点群特徴抽出のFPGAによる高速化”, CPSY研究会, 2023年3月.

情報処理学会CS領域奨励賞は、特に優秀な研究発表を行った若手会員、もしくは、それと同等以上の実績をあげた若手会員に贈呈する賞です。

CPSY研究会にて優秀若手発表賞を受賞

松谷研M1の八幡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。

  • 八幡 悠二郎, 杉浦 圭祐, 松谷 宏紀, “Peer-to-Peer連合学習における難読化モデル交換の通信量削減”, CPSY研究会, 2023年8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。

RECONF研究会にて口頭発表

松谷研D2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)研究会にて以下の口頭発表を行いました。

  • 杉浦 圭祐, 松谷 宏紀, “FPGAを用いた軽量な点群深層学習モデルの実装”, RECONF研究会, 2023年9月.

SWoPP 2023にて口頭発表

松谷研M1の八幡君がSWoPP 2023にて以下の口頭発表を行いました。

  • 八幡 悠二郎, 杉浦 圭祐, 松谷 宏紀, “Peer-to-Peer連合学習における難読化モデル交換の通信量削減”, CPSY研究会, 2023年8月.

IEICE Transに掲載

松谷研OBの川上君の以下の論文がIEICE Transactions on Information and Systemsに掲載されました。

  • Hiroki Kawakami, Hirohisa Watanabe, Keisuke Sugiura, Hiroki Matsutani, “A Low-Cost Neural ODE with Depthwise Separable Convolution for Edge Domain Adaptation on FPGAs”, IEICE Transactions on Information and Systems, Vol.E106-D, No.7, Jul 2023.

Open Access (J-Stage)

PAISE’23にて口頭発表

松谷君がWorkshop on Parallel AI and Systems for the Edge (PAISE’23)にて以下の口頭発表を行いました。

  • Takeya Yamada, Hiroki Matsutani, “A Lightweight Concept Drift Detection Method for On-Device Learning on Resource-Limited Edge Devices”, IPDPS’23 Workshops, May 2023.

RAW’23にて口頭発表(2件)

松谷研M1の大久保君と安田君がReconfigurable Architectures Workshop (RAW’23)にて以下の口頭発表を行いました。

  • Ikumi Okubo, Keisuke Sugiura, Hiroki Kawakami, Hiroki Matsutani, “A Lightweight Transformer Model using Neural ODE for FPGAs”, IPDPS’23 Workshops, May 2023.
  • Mizuki Yasuda, Keisuke Sugiura, Ryuto Kojima, Hiroki Matsutani, “An Edge-Server Partitioning Method for 3D LiDAR SLAM on FPGAs”, IPDPS’23 Workshops, May 2023.

SR研究会にて招待講演

松谷君が電子情報通信学会スマート無線(SR)研究会にて以下の招待講演を行いました。

  • 松谷 宏紀, “エッジ向けオンデバイス学習と連合学習”, SR研究会, 2023年5月.

JST AIP加速課題に採択

慶應義塾大学、パナソニック、立命館大学が共同提案した以下の研究が科学技術振興機構(JST)AIP加速課題に採択されました。

  • 適応性と信頼性を両立するオンデバイス学習技術の確立(代表:松谷 宏紀), JST AIP加速課題, 2023年4月.

AIP加速課題は、AIPネットワークラボの領域における優れた研究成果をベースに、新たな方向付けをした研究課題を支援し、AIPネットワークラボとしての成果最大化を狙うものです。