学生募集

脳のようにデータの処理と記憶が融合した新しいコンピュータを創造
2020年4月に始まった新しい研究室です。竹内研究室では「Co-design」をキーワードに、機械学習・CiM (Computation in memory)・量子アニーリングなどデータセントリックコンピューティングの研究を行っています。「ソフトとハード」「データ処理と記憶」「技術と経営」「アカデミアと企業」「社会課題とイノベーション」等をCo-designし、第三の道を開拓します。多くの分野に挑戦しCo-designすることで、新しい価値を生み出しましょう。
研究テーマ
データを中心に、脳のようにデータの処理と記憶が融合したCiM (Computation in memory) を研究しています。これまでのコンピュータではエラーの許されない「正確な計算」が求められてきました。画像・音声などの認識ではある程度のエラーが許容されます。エラーを許容することで電力効率・性能を10-100倍にする、Approximateコンピューティングを研究しています。AIの処理を高速化するLSI(AIチップ)、LSIのチップを3次元に集積化した3次元LSI回路設計、データセンタ全体で1つのデータベースを構成するDatacenter scale computingにも取り組んでいます。メモリの高信頼化をモチーフに、AIの学習結果と物理的な不良モデルを比較することで、なぜAIで認識が可能か「説明できるAI(XAI)」の研究も実施中。更に機械学習の先を狙い、ナノデバイスの干渉効果を利用した量子アニーリングや人の脳のように柔軟にデータを記憶する脳型メモリの研究も開始しました。
詳細情報はこちら
  • 竹内研究室紹介 (2021年)

  • 2021 Symposium on VLSI Technology: Energy-Efficient Reliable HZO FeFET Computation-in-Memory with Local Multiply & Global Accumulate Array for Source-Follower & Charge-Sharing Voltage Sensing

  • JST CREST デジタルデータの長期保管を実現する高信頼メモリシステム

HOME 学生募集