松谷研M1の伊藤君がHotSPA 2021にて以下の口頭発表を行いました。

• 伊藤 響, 松谷 宏紀, “単語分散表現のオンライン逐次学習を用いた更新方法”, CPSY研究会, 2021年10月.

松谷君がPre-Keio Techno-Mall 2021セミナーシリーズ第1回「Beyond5Gへの慶應の戦略」にて以下の講演を行いました。

• 松谷 宏紀, “Beyond 5Gを見据えたIoT＋AI計算基盤”, Pre-KTM第1回, 2021年9月.

講演スライドはこちらにあります。

松谷研M2の古川君、M1の川上君がSWoPP 2021にて以下の口頭発表を行いました。

• 古川 雅輝, 松谷 宏紀, “DPDKを用いた分散深層強化学習における経験サンプリングの高速化”, CPSY研究会, 2021年7月.
• 川上 大輝, 渡邉 寛悠, 杉浦 圭祐, 松谷 宏紀, “Neural ODEの軽量化モデルによる小規模FPGA向けドメイン適応”, CPSY研究会, 2021年7月.

松谷研M2の古川君の以下の論文がInternational Journal of Networking and Computing (IJNC)に掲載されました。

• Masaki Furukawa, Tomoya Itsubo, Hiroki Matsutani, “An In-Network Parameter Aggregation using DPDK for Multi-GPU Deep Learning”, International Journal of Networking and Computing, Vol.11, No.2, Jul 2021.

Open Access (J-Stage)

松谷研OBの伊藤君の以下の論文がIEEE Accessに掲載されました。

• Rei Ito, Mineto Tsukada, Hiroki Matsutani, “An On-Device Federated Learning Approach for Cooperative Model Update between Edge Devices”, IEEE Access, Vol.9, Jun 2021.

Open Access (IEEE Xplore)

松谷研M2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研究会（2021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, “深層学習による2D点群レジストレーションのFPGA実装に関する一検討”, RECONF研究会, 2021年6月.

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

• Keisuke Sugiura, Hiroki Matsutani, “An FPGA Acceleration and Optimization Techniques for 2D LiDAR SLAM Algorithm”, IEICE Transactions on Information and Systems, Vol.E104-D, No.6, Jun 2021.

Open Access (J-Stage)

松谷研M2の佐久間君の以下の論文がIEICE Transactions on Electronicsに掲載されました。

• Takuya Sakuma, Hiroki Matsutani, “An Area-Efficient Recurrent Neural Network Core for Unsupervised Time-Series Anomaly Detection”, IEICE Transactions on Electronics, Vol.E104-C, No.6, Jun 2021.

Open Access (J-Stage)

松谷研M2の渡邉君がReconfigurable Architectures Workshop (RAW’21)にて以下の２件の口頭発表を行いました。

• Hirohisa Watanabe, Hiroki Matsutani, “Accelerating ODE-Based Neural Networks on Low-Cost FPGAs”, IPDPS’21 Workshops, May 2021. (RAW’21 Best Paper Nominee)
• Hirohisa Watanabe, Mineto Tsukada, Hiroki Matsutani, “An FPGA-Based On-Device Reinforcement Learning Approach using Online Sequential Learning”, IPDPS’21 Workshops, May 2021.

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.