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.

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.

A neural network on-device learning is running on wireless sensor nodes consisting of Raspberry Pi Pico, accelerometer, wireless (LoRa) module, and magnet. Normal patterns are learned at deployed field for anomaly detection. A related paper is available at arXiv.

松谷研M2の杉浦君の以下の論文がIEEE Accessに掲載されました。

• Keisuke Sugiura, Hiroki Matsutani, “A Universal LiDAR SLAM Accelerator System on Low-cost FPGA”, IEEE Access, Vol.10, Mar 2022.

Open Access (IEEE Xplore)

松谷君がJST CREST「人工知能」第4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4回成果展開シンポジウム, 2022年3月.

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.

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.

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)