研究内容

現在の研究

IMAXを用いたAIアプリケーションの実装と評価

現在は、奈良先端大 コンピューティング・アーキテクチャ研究室で開発された、CGRAベースのハードウェアアクセラレータであるIMAX (In-Memory Accelerator eXtension)に関わる研究をしています。 IMAXの基本設計は、処理ユニット(PE)とキャッシュメモリを交互に配置する線形アレイ構造にあり、ローカルメモリの徹底活用と不規則メモリアクセスの効率化を目指しています。 これにより高いスループットに加えて、エネルギー効率を維持することができます。

私はエッジ指向のIMAX3とサーバ指向のIMAX4のLLMアプリケーション実装や評価、メモリアクセスの最適化をすることで、IMAXプロジェクトに貢献しています。 修士課程では、世の中の人にIMAXの存在を知ってもらうために、論文投稿や学会発表をたくさん行うつもりです(査読付き国際会議3本採択 : 2025/04~08現在)。

imax4(左)とimax3(右) (掲載許可済み)

VPK120x1とVPK180x4で構成されたIMAX4のプロトタイプ (掲載許可済み)

高専での研究

AI推論処理のハードウェア実装

人間の表情を画像解析によって推定するシステムをハードウェア化し、消費電力の少ない効率的な処理方法について研究しています。 具体的には、FPGA(Field Programmable Gate Array)上のDNN (AI) アクセラレータを効果的に利用した表情認識システムを実装しました。TransformerをはじめとするSOTAな演算のハードウェア実装に興味があります。

物体検出アルゴリズムの実応用

高専５年次の卒業研究では、画像解析技術に関する研究に取り組み、効率的な小ねぎ調製のための小ねぎ分岐部検出アルゴリズムを開発しました。さらに、特に農工連携関係でYOLOやMask-RCNNといった深層学習モデルによる物体検出やセグメンテーションの実応用に取り組んでいます。