DAC2020

2020年7月20日~7月24日にThe 57th ACM/IEEE Design Automation Conference (DAC) 2020 にて本研究室修了生の党が研究発表を行いました (発表日は7月25日).DACは,集積回路設計におけるトップ会議であることに加え,今年は新型コロナウィルスの影響により完全virtual会議となったことから,例年にも増して多数の参加者がありました.

党の発表は,組合せ最適化問題として広く知られているトラベリングセールスマン問題(TSP)をイジングモデルソルバを用いて解く際の,計算の高速化に関するものです.イジングモデルとは,近傍と相互作用を持つスピンにより磁性体の性質を模したモデルであり,様々な最適化問題を高並列かつ高速に解ける可能性があることから最近注目されています.ただしTSPのように,最適化問題をイジングモデルにマッピングする際に,多くの(TSPの場合は全ての)スピン間の相互作用を考慮する必要がある場合には,解の質が十分でなく,また多数の相互作用を考慮して計算を進めるために,計算時間も多く必要とする課題がありました.本論文では,TSPにおいて遠方の都市間の移動は最短経路を求める際には考慮する必要がないという性質に着目して,都市を再帰的にクラスタリングしながらイジングモデルソルバで訪問経路を求める手法を提案しています.スピン間の相互作用を減らすことにより,TSPの解の質を向上し,また計算を高速に行うことができることを示しています.

  • Akira Dan, Riu Shimizu, Takeshi Nishikawa, Song Bian and Takashi Sato, “Clustering approach for solving traveling salesman problems via Ising model based solver,” in Proc. ACM/IEEE Design Automation Conference (DAC), pp.26.1:1-26.1:6, July 2020.
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MICCAI2020採択決定

以下の論文が2020年10月4〜8日に開催予定の国際会議 International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI) 2020 に採択されました.
本成果は,JSPS外国人招へい研究者として来訪していた米国ノートルダム大学Yiyu Shi先生との共同研究によるものです.

  • Song Bian, Xiaowei Xu, Weiwen Jiang, Yiyu Shi, and Takashi Sato:
    “BUNET: Blind Medical Image Segmentation Based on Secure UNET,” International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI) (Lima, Peru), Oct. 2020 (to appear).
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CVPR2020

2020年6月14日~6月19日にバーチャルSeattleで開催されたCVPR2020にて,助教の辺が発表を行いました(発表日はJST 18日).本会議は,機械学習分野におけるトップ会議であり,近年多数の投稿があります.今年も記録的に6000件以上の投稿があり,採択率は22.1%でした.今年はバーチャル開催となりました.

辺の発表は,ニューラルネットワークに基づいた安全推論プロトコルの高速化に着目したものです.従来の安全推論として,クライアントAliceが準同型暗号を用いて画像情報を暗号化し,サーバBobが暗号化された情報に対して,畳み込み計算を復号せずに直接行う手法が提案されています.この際に,暗号文に対する畳み込み計算は,ネットワーク全体の推論の計算コストの最大80%を占めることが分かっています.本研究では,AliceがBobに画像を転送する前に画像に対して数論変換を行った後に暗号化し,Bobは周波数領域でアダマール積を暗号文に対して実行し,Aliceが復号した結果に対して逆数論変換を行うプロトコルを提案しました.発表では,提案プロトコルを秘密分散やGarbled Circuitと重ねて用いる場合でもその正確性が保証されることを証明しました.実験では,CIFAR-10のデータセットにおいて畳み込み層の計算速度を23倍高速化し,ネットワーク全体の推論時間を10倍短縮することができました.

  • Song Bian, Tianchen Wang, Masayuki Hiromoto, Yiyu Shi, and Takashi Sato:
    “ENSEI: Efficient Secure Inference via Frequency-Domain Homomorphic Convolution for Privacy-Preserving Visual Recognition,” in Proc. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (Seattle, USA), June 2020.
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IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturingへの論文採録決定

英文論文誌 IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing誌への以下の論文の採録が決定しました.

有機薄膜トランジスタ(OTFT)は柔軟な基板上に安価で製造できる等の利点を持つ一方で,外気にさらされることで特性が劣化することが知られています.したがって,OTFTを用いた回路設計においてこの環境劣化を見積もることは重要な課題とされています.本研究では,シリコンMOSFETにおける劣化メカニズムの1つである負バイアス温度不安定性の劣化モデルから着想を得て,環境劣化を考慮した電流モデルを提案しました.実デバイスの測定結果を用いた比較によって,提案モデルを用いることで既存の特性劣化モデルよりも正確に特性劣化を表現できることを示しました.また,リングオシレータの実測から,回路特性の劣化解析に用いることができることを示しました.

  • Michihiro Shintani, Michiaki Saito, Kazunori Kuribara, Yasuhiro Ogasahara, and Takashi Sato, “Measurement and Modeling of Ambient-air-induced Degradation in Organic Thin-Film Transistor,” IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing (to appear).
    DOI: 10.1109/TSM.2020.2986609
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英文論文誌 IEEE Sensors Journalへの論文掲載

英文論文誌 IEEE Sensors Journalへの以下の論文の採録が決まりました。

近年、個体認証に使われるPhysically Unclonable Functions (PUFs) がハードウェアセキュリティー分野で注目されています。PUFが有機薄膜トランジスタ(OTFT)を用いて製造することができれば、製品が本物であるかを認証するスマートパッケージや、有機センサーによって収集された情報のプライバシー保護など、その応用がさらに広がると期待されています。本論文では、フレキシブル基板上に作製可能な有機カレントミラーPUF(OCM-PUF)を提案しています。OCM-PUFは、カレントミラー構造を用いることにより、有機材料で避けられないOTFTのデバイス性能低下の自己補償を実現しています。共同研究を行っている産総研の協力を得て、低電源電圧OTFTを使用して提案PUFの試作を行い、PUFとしての性能を評価しました。製造されたOCM-PUFは数週間にわたってほぼ95%の信頼性を維持し、提案されたPUFがデバイスの経年変化による応答の変化に対して高い耐性を実現できることを示しました。

  • Zhaoxing Qin, Michihiro Shintani, Kazunori Kuribara, Yasuhiro Ogasahara, and Takashi Sato, “Organic Current Mirror PUF for Improved Stability Against Device Aging,” IEEE Sensors Journal, (accepted for publication).
    DOI: 10.1109/JSEN.2020.2986077
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VLSI設計技術研究会2020年3月

2020年3月4日~3月7日に沖縄で開催されるVLSI設計技術研究会にてM1の久米が発表を行う予定でしたが,新型コロナウィルス(covid-19)の感染拡大防止のため,残念ながら研究会の開催が中止となりました(発表日は6日).

Recurrent Neural Networkの一種であるEcho State Network(ESN)は入力層・中間層が持つ重みの学習が不要でランダムな固定値を用いることから,LSTMに比べ計算コストが低く,さらにハードウェア実装を行いやすいという特徴をもち,近年注目されています.本発表では、MOSFETを用いたクロスバアレイ回路を2つ用いたハードウェアESN「Dual-MOS-ESN」について,複数のデータセットを用いた性能評価を行いました.似た構造を持つ他のESNとの性能比較により,Dual構造が性能の向上に有効的であることを示しました.

  • 久米 祐貴, 辺 松, 名倉 健太, 佐藤 高史: “2つのMOSFETリザバーを用いたエコーステートネットワークの性能評価”, VLSI設計技術研究会(於 沖縄県青年会館), 信学技報, vol.119, no.443, VLD2019-136, pp.245-250, 2020年3月.
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IEEE Transactions on Information Forensics & Securityへの論文採録決定

IEEE Transactions on Information Forensics & Security への以下の論文の採録が決定しました.本論文は,シンガポール南洋理工大学より短期交流学生として本研究室に滞在していたYue Zhengさんとの共同研究の成果です.

  • Yue Zheng, Xiaojin Zhao, Takashi Sato, Yuan Cao, and Chip-Hong Chang:
    “Ed-PUF: Event Driven Physical Unclonable Function for Camera Authentication in Reactive Monitoring System,” IEEE Transactions on Information Forensics and Security, Vol.15, pp.2824-2839, Dec. 2020 (to appear).
    DOI: 10.1109/TIFS.2020.2977597
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IEICE VLD Excellent Student Author Award for ASP-DAC 2020

M1の久米が「IEICE VLD Excellent Student Author Award for ASP-DAC 2020」を受賞しました.本賞については,2020年3月4日~7日に沖縄で開催される予定であったVLSI設計技術研究会で表彰式と記念講演を行うことになっていましたが,新型コロナウィルス(covid-19)の感染拡大防止のため,残念ながら研究会の開催が中止となりました.
受賞対象論文は以下の通りです。

  • Yuki Kume, Song Bian and Takashi Sato: “A Tuning-Free Hardware Reservoir Based on MOSFET Crossbar Array for Practical Echo State Network Implementation”, Asia and South Pacific Design Automation Conference (ASP-DAC) (Place: China National Convention Center, Beijing, China), pp.458-463, January 2020.
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CVPR2020採択決定

以下の論文が2020年6月14〜19日に開催予定の国際会議 Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2020 に採択されました(採択率22.1%=1470/6656).
本成果は,JSPS外国人招へい研究者として来訪していた米国ノートルダム大学Yiyu Shi先生との共同研究によるものです.

  • Song Bian, Tianchen Wang, Masayuki Hiromoto, Yiyu Shi, and Takashi Sato:
    “ENSEI: Efficient Secure Inference via Frequency-Domain Homomorphic Convolution for Privacy-Preserving Visual Recognition,” in Proc. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (Seattle, USA), June 2020 (to appear).
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IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturingへの論文採録決定

IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing誌への以下の論文の採録が決定しました.

パワーMOSFETは高性能のスイッチング素子として,電力変換回路において重要な役割を担っています.パワーMOSFETにおいても,ばらつきを考慮した回路シミュレーションが信頼性向上のために不可欠と考えられるようになってきました.本論文は,ばらつき考慮の回路シミュレーションに必要となるパワーMOSFETのモデリングに関するもので,特に,MOSFETの特性ばらつきをモデルパラメータの統計モデルとして抽出する手法を提案するものです.
正規分布に従うモデルパラメータにのみ適用できる既存のパラメータ抽出方法に対し,提案手法では,対数正規分布等、異なる分布に従うモデルパラメータも同時に考慮することができます.また,提案手法により,パワーMOSFETの電流特性変動に大きく寄与する支配的なモデルパラメータセットを特定しました.
プレーナ型およびトレンチ型のSiCパワーMOSFETのドレイン電流をそれぞれ解析し,

いずれの構造のMOSFETでも電流特性の変動を表す上でしきい値電圧と電流利得係数が特に重要であることを示しました.

  • Hiroki Tsukamoto, Michihiro Shintani and Takashi Sato:
    “Statistical Extraction of Normally and Lognormally Distributed Model Parameters for Power MOSFETs,” IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing, (to appear).
    DOI: 10.1109/TSM.2020.2975300
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