脳のようにデータの処理と記憶が融合したデータ中心のコンピューティング、CiM (Computation in memory) を研究しています。人の認識は完璧ではありません。画像認識・音声認識などの統計的機械学習応用に向けて、ある程度の不正確さ・エラーを許容することで、リアルタイム処理や極限までの低電力化を実現するApproximateコンピューティングを研究しています。これから到来するAI時代においては、単一の技術ではソリューションになりません。応用・社会実装までを理解し、LSIのハード・制御ソフト・機械学習から応用まで、分野を越境し異分野をCo-designする人材を育成します。