A CNN-Transformer hybrid tiny model combining Neural ODE and MHSA for modest FPGAs. Most of the model (except for pre- and post-processing layers) fits into on-chip SRAM of the FPGA. A related paper is available at arXiv.

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.

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.

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)

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)

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。

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。

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.

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.

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)

松谷君がエネルギーハーベスティングコンソーシアム（EHC）総会にて以下の招待講演を行いました。

• 松谷 宏紀, “無線センサノード向けオンデバイス学習技術”, 第53回EHC総会, 2023年6月.

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.

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.

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.

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。

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。