配属希望の方へ

B3向け研究室説明会など

以下の日程で研究室説明会を開催します。

研究室の運営について　ー教員からのメッセージー

情報工学科の近藤研究室は2021年4月にスタートして4年目になります。学生さんの数も徐々に増えてきており、また留学生も多く在籍する活気のある研究室です。頼りがいのある先輩も多数在籍していますので研究室生活に関して心配はありません。楽しく、また最先端の研究ができる環境作りを心掛けていますので、すごい研究を成し遂げたい方、研究生活をエンジョイしたい方、スキルを身に付けてとりあえず卒業したい方などなど、興味があれば説明会に是非参加してください！

研究室のメンバー

近藤研の集合写真です！
2024年の10月に撮影しました。

研究環境

研究室は24棟の3階にあります。14棟および34棟との連絡橋のすぐ隣なので、とても便利なロケーションに位置しています。

こちらはフリーアドレスの研究室です。好きな時に好きな席で研究できます。

こちらは個々人に机が割り当てられた部屋です。まだ空きがありますね。

研究内容

本研究室ではより高速なコンピュータシステムを創る・使う・使いこなす技術に関して研究をしています。計算処理よりもメモリの性能が特に重要なAI処理や科学技術計算向けのIn-Memory-Computing技術や特定ドメインに最適化したドメイン特化型アーキテクチャや、スーパーコンピュータや量子コンピュータに関する研究など、とにかく性能や演算効率を高めて有益な計算環境を提供したり、それを使って新しいコンピューティングを実践する研究です。さらに、スマート社会で非常に需要の多い最適化問題をAI処理技術により解くための研究をしています。詳しくは研究ページ をご覧ください。

コンピュータアーキテクチャ

CPUやGPU，アクセラレータなど，コンピュータの頭脳部分の新しい構成方式、すなわちコンピュータアーキテクチャに関する研究をしています．例えば，In-Memory-CompuringやA処理向けの演算加速機構の開発，そのためのアルゴリズム設計，LSIチップ・FPGAへの実装を通した評価などを行っています． 

ハイパフォーマンスコンピューティング

スーパーコンピュータを用いた大規模並列処理技術は気象予測や創薬、ものづくり、そしてAIの学習や推論など様々な分野で利用され、現代では必要不可欠な計算基盤として認識されています。より高度で正確なシミュレーション、より大規模なAI処理のために、アプリケーションはより高い性能を要求しています．そのためには、最先端の技術を結集して大規模システムを構築するための研究をしています．

Cryogenicコンピューティング

超伝導技術に基づく量子コンピュータなど，極低温で動作するデバイスや，それを利用した新計算原理の研究が発展しています．本研究では誤り耐性量子コンピュータや量子コンピュータを利用した強化学習手法などに関する研究を行っています．また，量子アニーリング型計算機向けの制御アーキテクチャの研究も実施しています．

ニューラル組み合わせ最適化

倉庫内や工場で物の運搬を担うAGVや、自動運転ロボタクシーなど複数のエージェントが協調しつつ、お互いの衝突や渋滞をおこさずに経路やタスクの割り当てを最適化する問題には社会において重用な一方、組み合わせ数が膨大なため現実的な時間で良い解を探索するのは難しいとされています。また、シフトスケジューリング問題も難しい問題の一種です．そこで、強化学習を利用してこれらの最適化問題を高速に解く手法を研究しています．

研究室の１年

新4年生が研究室に配属されてから学部を卒業するまでの１年間をシミュレーションしてみましょう。

３月　　　　新人研修　　　　研究に必要なツールの使い方や基本的な概念を勉強します。

４月　　　　新歓　　　　　　B4や他大学からの新M1・D1の皆さんを歓迎する歓迎会です

　　　　　　ヘネパタ輪講　　Computer Architecture: A Quantitative Approachという教科書を章ごとに分担して読んで理解し内容を発表します

５月　　　　論文輪講　　　　研究の興味に応じて論文を読み内容を発表します

６月　　　　輪講準備発表　　論文輪講をしながら、7-8月にある情報工学科内での輪講発表の準備をします

７月　　　　輪講発表　　　　情報工学科の先生方の前で輪講発表をします

８月　　　　卒論テーマ決定　卒論テーマを決定し研究をスタートします

９ー１２月　卒論研究　　　　教員や先輩からの助言を参考にしつつ卒論の研究を進めます

１２月　　　忘年会　　　　　忘年会もできるといいですね

１月　　　　卒論発表　　　　卒論をまとめて発表をします

２－３月　　研究会発表　　　研究がうまく進んだら外部の研究会で発表して、他大学の先生から厳しいコメントをもらいます

研究紹介動画・スライド集

オンデバイス学習による異常検知技術の紹介動画です