松谷研M2の杉浦君の下記のポスター発表がIEEE Symposium on Low-Power and High-Speed Chips and Systems (COOL Chips 24)にてPoster Awardを受賞しました。

• Keisuke Sugiura, Hiroki Matsutani, “Evaluation of Neural Network Based Scan Matching for SLAM SoC Implementations”, COOL Chips 24, Poster session, Apr 2021.

松谷研M2の杉浦君がIEEE Symposium on Low-Power and High-Speed Chips and Systems (COOL Chips 24)にて以下のポスター発表（オンライン発表）を行いました。

• Keisuke Sugiura, Hiroki Matsutani, “Evaluation of Neural Network Based Scan Matching for SLAM SoC Implementations”, COOL Chips 24, Poster session, Apr 2021.

松谷研M1の川上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。

• 川上 大輝, 渡邉 寛悠, 松谷 宏紀, “Neural ODEを用いたエッジデバイス向けドメイン適応手法”, CPSY研究会, 2021年3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。

松谷研B4の川上君、山田君が電子情報通信学会 コンピュータシステム研究会（2021年3月、ETNET’21）にて以下の口頭発表を行いました。

• 川上 大輝, 渡邉 寛悠, 松谷 宏紀, “Neural ODEを用いたエッジデバイス向けドメイン適応手法”, CPSY研究会, 2021年3月.
• 山田 赳也, 塚田 峰登, 松谷 宏紀, “OS-ELMを用いたFPGA向け軽量ファインチューニング手法”, CPSY研究会, 2021年3月.

• Keisuke Sugiura, Hiroki Matsutani, “Particle Filter-based vs. Graph-based: SLAM Acceleration on Low-end FPGAs”, arXiv:2103.09523, Mar 17, 2021. [Paper]

情報論的学習理論と機械学習（IBISML）研究会にて「機械学習とコンピューティング基盤」に関するオーガナイズドセッションとして、スパコンからエッジAI、回路技術を含む下記5件の招待講演を実施しました。

3月2日(火) 13:00- 「機械学習とコンピューティング基盤」（座長：松谷）

1. 横田理央（東工大）スパコンを用いた大規模分散並列深層学習
2. 西川由理（産総研/パナソニック）大型計算機を用いた機械学習による人物動画像解析と産業応用
3. 中原啓貴（東工大）エッジAIデバイスのための軽量化技術
4. 松谷宏紀（慶大）エッジデバイスのためのオンデバイス学習技術
5. 鬼沢直哉（東北大）CMOSインバーティブルロジックとその学習ハードウェアへの応用展開

松谷研M1の渡邉君が電子情報通信学会 コンピュータシステム研究会（2021年1月）にて以下の口頭発表を行いました。

• 渡邉 寛悠, 松谷 宏紀, “常微分方程式を用いたFPGAベースニューラルネットワークの評価”, CPSY研究会, 2021年1月.

• Hirohisa Watanabe, Hiroki Matsutani, “Accelerating ODE-Based Neural Networks on Low-Cost FPGAs”, arXiv:2012.15465, Dec 31, 2020. [Paper]

松谷君が第18回AIチップ設計拠点フォーラムにて、JST CREST「人工知能」で研究開発しているオンデバイス学習に関する以下の講演を行いました。

• 松谷 宏紀, “オンデバイス学習とそのチップ化に向けて”, 第18回AIチップ設計拠点フォーラム, Dec 2020.

松谷研M1の古川君が第一著者の下記の論文がInternational Symposium on Computing and Networking (CANDAR’20)にてBest Paper Awardを受賞しました。

• Masaki Furukawa, Tomoya Itsubo, Hiroki Matsutani, “An In-Network Parameter Aggregation using DPDK for Multi-GPU Deep Learning”, CANDAR’20, Nov 2020.

松谷研M1の古川君がInternational Symposium on Computing and Networking (CANDAR’20)にて以下の口頭発表を行いました。

• Masaki Furukawa, Tomoya Itsubo, Hiroki Matsutani, “An In-Network Parameter Aggregation using DPDK for Multi-GPU Deep Learning”, CANDAR’20, Nov 2020.

松谷研M1の渡邉君がHotSPA 2020にて以下の口頭発表を行いました。

• 渡邉 寛悠, 松谷 宏紀, “常微分方程式を用いたニューラルネットワークのFPGA実装の検討”, CPSY研究会, 2020年10月.

松谷君がJST CREST「人工知能」第3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3回成果展開シンポジウム, 2020年9月.

講演スライドはこちらにあります。

松谷研M2の木畑君がInternational Workshop on Algorithms, Models and Tools for Parallel Computing on Heterogeneous Platforms (HeteroPar’20)にて以下の発表を行いました。

• Tokio Kibata, Mineto Tsukada, Hiroki Matsutani, “An Edge Attribute-wise Partitioning and Distributed Processing of R-GCN using GPUs”, HeteroPar’20, Aug 2020.

HeteroPar’20はInternational European Conference on Parallel and Distributed Computing (Euro-Par’20)の併設ワークショップです。

松谷研D1の塚田君、M1の杉浦君がSWoPP 2020にて以下の口頭発表を行いました。

• 塚田 峰登, 松谷 宏紀, “OS-ELMのための固定小数点ビット数の自動最適化”, CPSY研究会, 2020年7月.
• 杉浦 圭祐, 松谷 宏紀, “2次元グラフベースSLAMのFPGA実装に関する一検討”, CPSY研究会, 2020年7月.

Our on-device learning paper has been selected as Featured Paper in the July 2020 Issue of IEEE Transactions on Computers.

Talk videos in English and Japanese are available in IEEE Transactions on Computers Multimedia.

松谷研D1の塚田君の論文がIEEE Transactions on Computersに掲載されました。

• Mineto Tsukada, Masaaki Kondo, Hiroki Matsutani, “A Neural Network-Based On-device Learning Anomaly Detector for Edge Devices”, IEEE Transactions on Computers (TC), Vol.69, No.7, pp.1027-1044, Jul 2020.

Open Access (IEEE Xplore)

• Keisuke Sugiura, Hiroki Matsutani, “An FPGA Acceleration and Optimization Techniques for 2D LiDAR SLAM Algorithm”, arXiv:2006.01050, May 29, 2020. [Paper]

• Hirohisa Watanabe, Mineto Tsukada, Hiroki Matsutani, “An FPGA-Based On-Device Reinforcement Learning Approach using Online Sequential Learning”, arXiv:2005.04646, May 10, 2020. [Paper]