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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DAC2020採録決定

以下の論文が集積回路設計に関する国際会議DAC2020(ACM/IEEE Design Automation Conference 2020)に採択されました (採択率23.1%=228/984)。

  • 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), to appear.
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ASPDAC2020

2020年1月13日~11月16日に中国北京市China National Convention Centerで開催されたASPDAC2020にて,M1の久米が発表を行いました(発表日は16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.本発表はハードウェアESNに関する提案であり,MOSFETを用いたクロスバアレイ回路によるランダムな重みの表現方法,再帰構造を持つ中間層の収束性を定めるパラメータの推定・設定手法,及びハードウェアによる実装により生じる精度劣化を防ぐESNのアーキテクチャを提案しました.回路シミュレータによる実験・評価により,提案したハードウェアESN「Dual-MOS-ESN」は,全てソフトウェアで実装されたESNと同等の高い精度を持つことを示しました.

  • Yuki Kume, Song Bian, and Takashi Sato, “A tuning-free hardware reservoir based on MOSFET crossbar array for practical echo state network implementation,” in Proc. ACM/IEEE Asia and South Pacific Design Automation Conference (ASPDAC), pp.458-463, January 2020.
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ECAI2020採択決定

以下の論文が2020年6月8〜12日に開催予定の国際会議 European Conference on Artificial Intelligence (ECAI) 2020 に採択されました(採択率26.8%=365/1363).
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, Weiwen Jiang, Qing Lu, Yiyu Shi, and Takashi Sato:
    “NASS: Optimizing Secure Inference via Neural Architecture Search,” European Conference on Artificial Intelligence (ECAI) (Santiago de Compostela, Spain), June 2020 (to appear).
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ISCAS2020採択決定

以下の論文が2020年5月17〜20日に開催予定の国際会議 IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS) 2020 に採択されました.
本成果は南京航空航天大学との共同研究によるものです.

  • Dur E Shahwar Kundi, Song Bian, Ayesha Khalid, Chenghua Wang, Maire O’Neill, and Weiqiang Liu:
    “AxMM: Area and Power Efficient Approximate Modulo Multiplier for R-LWE Cryptosystem,” in Proc. of IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS) (Seville, Spain), May 2020 (to appear).
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3回生(研究室配属対象者)向け研究室見学会開催

2020年2月18日(火) 13:00-15:00に研究室配属対象者向けの研究室見学会を開催しました.追加での見学希望はこちらまで.

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Japanese Journal of Applied Physicsへの論文採録決定

Japanese Journal of Applied Physics (JJAP)への以下の論文の採録が決定しました.
本成果は産総研との共同研究によるものです.

  • Kunihiro Oshima, Michihiro Shintani, Kazunori Kuribara, Yasuhiro Ogasahara, and Takashi Sato, “Recovery-aware bias-stress degradation model for organic thin-film transistors considering drain and gate bias voltages,” Japanese Journal of Applied Physics (JJAP), (accepted for publication).
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デザインガイア2019

2019年11月13日~11月15日に愛媛県男女共同参画センターで開催された電子情報通信学会デザインガイア2019にて,M2の党が発表を行いました(発表日は14日).

組合せ最適化問題の近似解を効率的に求める手法としてイジングモデルを用いる解法が注目を集めています.一方で,代表的な組合せ最適化問題として巡回セールスマン問題が知られていますが,イジングモデルを用いて巡回セールスマン問題を解こうとすると制約条件を満たす解が得られにくく,制約条件を満たす解を得られたとしても解の品質が十分でないという課題が存在します.本発表では,制約条件を満たしやすく,かつ,高品質の解を求めることができるように,グリッド分割を併用する解法を提案しました.巡回セールスマン問題のベンチマークを用いて計算機シミュレーションを行い,提案手法によってイジングモデルを用いた既存解法と比べて解の平均値が最大で72.8%改善されることを確認しました.

  • 党 璋, 西川 剛史, 佐藤 高史: “グリッド分割を用いたイジングモデルによる巡回セールスマン問題の解法”, 電子情報通信学会技術研究報告(デザインガイア2019 -VLSI設計の新しい大地-)(於 愛媛県男女共同参画センター), Vol.119, No.282, VLD2019-40, pp.97-102, 2019年11月.
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