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GT Themes: 2025 | GTテーマ：2025年

Join us / 参加希望者募集

🇬🇧 Please complete this form https://forms.gle/z2jMmzTNXDi3vBM4A if you want to join our lab.
🇯🇵 私たちの研究室に参加をご希望の方は、こちらのフォームにご記入ください。https://forms.gle/z2jMmzTNXDi3vBM4A

Note / 注意

🇬🇧 For questions, email khanh@u-aizu.ac.jp. 🇯🇵 詳細については、khanh@u-aizu.ac.jp までメールでご連絡ください。

Mentoring / メンタリング

  • 🇬🇧 See student project examples from our group.
    🇯🇵 これまで多くの学生と共同研究を行ってきました。こちらのページ でプロジェクト例をご覧ください。
  • 🇬🇧 Since our group started in AY2022, undergraduate students have contributed to 3 conference papers and 1 journal paper. See student and alumni profiles for details.
    🇯🇵 2022年度の研究室設立以来、学部生は国際会議論文3本、ジャーナル論文1本に貢献しています。詳細はこちらのページをご覧ください。

Slides

From joining to graduation / 卒業までの流れ

GT flow GT flow

Laboratory guidelines / 研究室ガイドライン

  1. 🇬🇧 Our group consists of 5 Master students and 8 undergraduate students (see Group Members).
    🇯🇵 当研究室には、修士課程5名、学部生8名が在籍しています（メンバー一覧参照）。
  2. 🇬🇧 Group meeting: twice a month (1st and 3rd week).
    🇯🇵 グループミーティング：月2回（第1週と第3週）。
  3. 🇬🇧 Face-to-face meeting with each student: twice a month (2nd and 4th week). Flexible depending on progress.
    🇯🇵 個別面談：月2回（第2週と第4週）、進捗状況により柔軟に対応。
  4. 🇬🇧 Lab meeting: once a week.
    🇯🇵 研究室ミーティング：週1回。
  5. 🇬🇧 From 4th year, students must present progress reports.
    🇯🇵 4年次からは進捗報告プレゼンを行います。
  6. 🇬🇧 Excellent students are encouraged to submit papers and attend conferences in Japan or abroad.
    🇯🇵 優秀な学生には、国内外の学会発表や論文投稿を推奨します。

What you can learn from a GT project / GTプロジェクトで学べること

  1. 🇬🇧 Structured schedules, accessible supervisor, and friendly lab environment.
    🇯🇵 明確なスケジュール設定、教授との距離が近く、フレンドリーな研究室環境。
  2. 🇬🇧 English-speaking environment with both Japanese and international students (Members).
    🇯🇵 日本人学生と留学生が共に学ぶ英語環境（メンバー一覧）。
  3. 🇬🇧 Hands-on prototyping experience (Sample projects).
    🇯🇵 実際の試作経験（学生プロジェクト例）。
  4. 🇬🇧 Learn presentation, Q&A, and report writing skills.
    🇯🇵 プレゼン、質疑応答、レポート作成のスキル習得。
  5. 🇬🇧 Excellent students learn paper writing and conference presentation (Example B4 paper).
    🇯🇵 優秀な学生は論文執筆・国際会議発表を経験（学部4年生論文例）。

Topics / 研究テーマ

Power-Efficient AI Chip / 省電力AIチップ

🇬🇧 Research and implement an adaptive, low-power neural network system in hardware based on our communication network.
Features:

  1. Efficient adaptive configuration for SNN parameters (weights, routing, layers, topology, etc.)
  2. Mix of deep NN topologies
  3. Fault-tolerant multicast spike routing
  4. Efficient on-chip learning

Students can work on software (Python), hardware (VLSI/FPGA), or both.

🇯🇵 通信ネットワークに基づき、省電力かつ適応型ニューラルネットワークシステムをハードウェアで実装します。
特徴:

  1. SNNパラメータ（重み、ルーティング、層構造、トポロジー等）の効率的な適応再構成
  2. 複数の深層NNトポロジーの混合
  3. 耐障害性マルチキャストスパイクルーティング
  4. 高効率オンチップ学習

学生はソフトウェア（Python）、ハードウェア（VLSI/FPGA）、または両方に取り組めます。

Demonstration / 実演

FPGA上のSNN SoC 動画:

Reading materials / 関連資料

"Green" AI Computing / 「グリーン」AIコンピューティング

🇬🇧 Propose an AI application and study it using our power-efficient techniques. These include:

  • Weight ternary (Paper, Code)
  • Approximate 3D Stack Memory (Paper)
  • Approximate Neuron Circuit Design (Paper)

🇯🇵 当研究室の省電力技術を活用し、自由にAIコンピューティングのアイデアを提案できるプロジェクトです。対象技術例:
- 重み三元化（論文、コード）
- 近似3Dスタックメモリ（論文）
- 近似ニューロン回路設計（論文）

Notes / 注意事項

  • 🇬🇧 You can propose your own AI application. We welcome startup ideas!
    🇯🇵 独自のAIアプリケーション提案歓迎。スタートアップ構想も歓迎します。
  • 🇬🇧 We can help file patents (Our patents).
    🇯🇵 特許申請も支援します（特許一覧）。