松谷研D1の杉浦君、M2の伊藤君、M1の小島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3月、ETNET’23）にて以下の口頭発表を行いました。

• 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.
• 伊藤 響, 松谷 宏紀, “OS-ELMを用いたオンライン逐次型グラフ分散表現学習法”, CPSY研究会, 2023年3月.
• 小島 瑠斗, 杉浦 圭祐, 松谷 宏紀, “強化学習を用いた3D LiDAR SLAM向け入力点群削減手法”, CPSY研究会, 2023年3月.

松谷君がJST CREST「人工知能」第5回成果展開シンポジウムにてオンデバイス学習に関する成果発表を行いました。

• 松谷 宏紀, “オンデバイス学習技術の確立と社会実装”, JST CREST「人工知能」第5回成果展開シンポジウム, 2023年3月.

講演スライドはこちらにあります。下記はプロジェクト紹介動画です。

松谷研D1杉浦君がInternational Conference on Parallel, Distributed, and Network-Based Processing (PDP’23)にて以下の口頭発表を行いました。

• Keisuke Sugiura, Hiroki Matsutani, “An Efficient Accelerator for Deep Learning-based Point Cloud Registration on FPGAs”, PDP’23, Mar 2023.

松谷研B4の柴原君が情報処理学会システム・アーキテクチャ（ARC）研究会 若手奨励賞を受賞しました。

• 柴原 尚紀, 星野 優斗, 松谷 宏紀, “スマートNICを用いた連合学習の集約処理高速化の検討”, CPSY研究会, 2023年1月.

ARC研究会若手奨励賞は、ARC研究会にて発表された若手研究者による発表から、特に優れた発表を選考し、それらの登壇発表者を表彰する賞です。

松谷研B4の大久保君、安田君、柴原君、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1月）にて以下の口頭発表を行いました。

• 大久保 郁海, 杉浦 圭祐, 川上 大輝, 松谷 宏紀, “Neural ODEを用いたFPGA向け高効率マルチヘッド自己注意機”, CPSY研究会, 2023年1月.
• 安田 瑞生, 小島 瑠斗, 杉浦 圭祐, 松谷 宏紀, “エッジ-サーバ協調型LiDAR SLAMのFPGAへのオフロード手法”, CPSY研究会, 2023年1月.
• 柴原 尚紀, 星野 優斗, 松谷 宏紀, “スマートNICを用いた連合学習の集約処理高速化の検討”, CPSY研究会, 2023年1月.
• 須永 一輝, 吉田 康太, 松谷 宏紀, “無線センサノード向けオンデバイス学習の信頼性向上手法”, CPSY研究会, 2023年1月.

松谷研D1の杉浦君がInternational Conference on Field-Programmable Technology (FPT’22)にて以下の口頭発表を行いました。

• Keisuke Sugiura, Hiroki Matsutani, “P3Net: PointNet-based Path Planning on FPGA”, FPT’22, Dec 2022.

松谷君がSTM32 Innovation Day 2022にて以下の基調講演を行いました。

• 松谷 宏紀, “組込みAIにおけるオンデバイス学習技術とその社会実装”, STM32 Innovation Day 2022, 2022年12月.

松谷研M1の根本君、星野君がInternational Symposium on Computing and Networking (CANDAR’22) Workshopsにて以下の口頭発表を行いました。

• 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.

日経産業新聞、電子デバイス産業新聞にローム株式会社と松谷研が共同研究しているオンデバイス学習チップが紹介されました。

• 日経産業新聞, “ローム、慶応大と小型AIチップ”, 2022年10月18日, 朝刊4面.
• 電子デバイス産業新聞, “ローム、AIチップを開発 低消費電力で故障予知”, 2022年10月13日, 朝刊3面.

松谷研D3の塚田君が情報処理学会システム・アーキテクチャ（ARC）研究会 若手奨励賞を受賞しました。

• 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”, SWoPP’22, 2022年7月.

ARC研究会若手奨励賞は、ARC研究会にて発表された若手研究者による発表から、特に優れた発表を選考し、それらの登壇発表者を表彰する賞です。

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」の成果の一部をCEATEC 2022にて展示しました。オンデバイス学習を使った貼り付けるだけ異常検知器、電気火災の予兆検知、ロボットアームの異常動作検知、オンデバイス学習AIチップなどを紹介しました。

• 出展者名：CREST-AIオンデバイス学習PJ
• エリア：キーテクノロジー
• ブース位置：ホール5 小間番号 K080

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にて紹介しました。

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

セミナーの紹介ページ

松谷研M2の山田君がHotSPA 2022にて以下の口頭発表を行いました。

• 山田 赳也, 松谷 宏紀, “オンライン逐次学習のための軽量コンセプトドリフト検知手法”, CPSY研究会, 2022年10月.

日本経済新聞（関西版・電子版）にローム株式会社と松谷研が共同研究しているオンデバイス学習チップが紹介されました。

• 日本経済新聞 関西版, “ローム、小型AIチップ 慶応大と開発 産業機械の故障予知”, 2022年10月4日, 朝刊43面.
• 日本経済新聞 電子版, “ローム、慶応大と小型AIチップ開発 産業機械の故障予知”, 2022年10月3日.

日本経済新聞 電子版

日刊工業新聞、電波新聞、京都新聞、化学工業日報にローム株式会社と松谷研が共同研究しているオンデバイス学習チップが紹介されました。

• 日刊工業新聞, “現場で即時に故障予知 ローム AIチップ 慶大と開発”, 2022年9月27日, 朝刊10面.
• 電波新聞, “ローム オンデバイス学習AIチップ開発 超低消費電力で学習と推論処理”, 2022年9月27日, 朝刊4面.
• 京都新聞, “ローム AIチップ初開発 単独で電子機器の故障予知可能”, 2022年9月27日, 朝刊13面.
• 化学工業日報, “通信不要のAIチップ ローム 消費電力1000分の1に”, 2022年9月27日, 朝刊8面.

日刊工業新聞 電子版
電波新聞 電子版
京都新聞 電子版
化学工業日報 電子版

We presented the following talk at On Device Learning Forum at tinyML.

• Hiroki Matsutani, “Neural Network ODL for Wireless Sensor Nodes”, tinyML On Device Learning Forum, Aug 2022. [Slide]

A related paper is available at arXiv.

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。

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.

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.

松谷君がCadenceLIVE Japan 2022にて以下の招待講演を行いました。

• 松谷 宏紀, “TinyMLのための要素技術：軽量モデル、オンデバイス学習、連合学習、アクセラレータ”, CadenceLIVE Japan 2022, 2022年7月.