教員詳細

義手?義足などの人工装具は、切断や神経障害をもつ人々の生活の質を大きく向上させる可能性があります。センサー技術やメカトロニクス技術の急速な進展により、これらのデバイスは広く普及する治療的ソリューションとなりつつあります。しかし、複数の感覚入力を統合して複雑なタスクを正確に遂行する生体とは異なり、多くの義肢は単一の感覚入力に依存しており、そのことが精度や使いやすさに影響を与えています。さらに、現在の義肢（腕や脚）の制御方法は、一般に逐次的な制御や大きな電力を必要とする戦略に基づいており、自然な動作が制限され、長く複雑な訓練手順を要するという課題があります。
本プロジェクトでは、感覚統合とフィードバックセンシングを備えた高度なリアルタイム?ニューロモルフィック義手「AIzuHand」を開発します。加えて、キャリブレーション、リアルタイムフィードバック、機能的タスクを支援するユーザーフレンドリーなソフトウェアツールの研究も行います。

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私たちは、神経科学、AI、ニューロモルフィック計算、ロボティクスを統合し、人の意図や動的環境に適応する次世代自律システムの研究を進めています。ニューロモルフィックアーキテクチャやスパイキングニューラルネットワークを用いて、人工装具?アンドロイド?生体ユーザとの自然で直感的なインタラクションを可能にする制御フレームワークを開発しています。

また、非侵襲神経インタフェースによる連続的な意図推定や、人間に近い知覚処理を実現する感覚モデルを構築し、アンドロイドのリアルタイム応答性を高めています。さらに、分散型アンドロイドにおける協調行動、共有知覚、スケーラブルな自律性を研究し、将来の支援技術、人間拡張、適応型ヒューマノイドシステムの基盤を築いています。

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電力とエネルギー効率に優れたコンピューティング システムに関する当社の研究は、より強力で持続可能なテクノロジーに対する高まる需要を満たすために不可欠です。社会がコンピューティング デバイスにますます依存するようになるにつれ、そのエネルギー消費を管理することが非常に重要になります。効率的なコンピューティング システムを開発することで、エネルギー コストを大幅に削減し、環境への影響を最小限に抑え、ポータブル デバイスのバッテリー寿命を延ばすことができます。大規模なデータ センターでは、エネルギー効率を高めることで大幅なコスト削減と二酸化炭素排出量の削減につながります。この分野での当社の取り組みは、ハードウェアとソフトウェアの設計におけるイノベーションを促進し、ユーザーと地球の両方に利益をもたらす、よりスマートで環境に優しいテクノロジーへの道を切り開きます。

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私たちは、以前開発した耐障害性のある三次元オンチップインターコネクト技術を強化した、適応型超低電力ニューロモルフィックチップ (NASH) およびシステムの開発を進めています。NASHシステムは、スパイクの重み、ルーティング、隠れ層、トポロジーなどのさまざまなSNNパラメーターの再構成を可能にする効率的な適応構成方法を備えていることを特徴としています。さらに、このシステムは、さまざまなディープニューラルネットワークトポロジーの混合、効率的な耐障害性マルチキャストスパイクルーティングアルゴリズム、および効果的なオンチップ学習メカニズムを組み込んでいます。NASHシステムのパフォーマンスを実証するために、FPGA実装を開発し、VLSI実装も確立します。NASHの最終目標は、脳にインスパイアされた処理技術を小規模な埋め込み型センサーやセンサーベースのデバイス（BCI（EEG/EMG）、オーディオ、プレゼンス検出、アクティビティ認識など）に導入することです。

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