森江 隆 (モリエ タカシ)

MORIE Takashi

写真a

職名

教授

研究室住所

福岡県北九州市若松区ひびきの2-4

研究分野・キーワード

脳型集積システム, ナノデバイス

研究室電話

093-695-6122

研究室FAX

093-695-6014

ホームページ

http://www.brain.kyutech.ac.jp/~morie

出身大学 【 表示 / 非表示

  • 1979年03月   大阪大学   理学部   物理学科   卒業   日本国

出身大学院 【 表示 / 非表示

  • 1981年03月  大阪大学  理学研究科  物理学  修士課程・博士前期課程  修了  日本国

取得学位 【 表示 / 非表示

  • 北海道大学 -  博士(工学)  1996年09月

学内職務経歴 【 表示 / 非表示

  • 2014年04月
    -
    継続中

    九州工業大学   大学院生命体工学研究科   人間知能システム工学専攻   教授  

  • 2002年04月
    -
    2014年03月

    九州工業大学   大学院生命体工学研究科   脳情報専攻   教授  

学外略歴 【 表示 / 非表示

  • 2001年04月
    -
    2002年03月

    広島大学大学院先端物質科学研究科   助教授   日本国

  • 1997年04月
    -
    2001年03月

    広島大学工学部   助教授   日本国

  • 1981年04月
    -
    1997年03月

    NTT研究所   研究員,主任研究員   日本国

所属学会・委員会 【 表示 / 非表示

  • 2004年04月
    -
    継続中
     

    IEEE  アメリカ合衆国

  • 1990年05月
    -
    継続中
     

    電子情報通信学会  日本国

  • 1990年04月
    -
    継続中
     

    日本神経回路学会  日本国

  • 1982年08月
    -
    継続中
     

    応用物理学会  日本国

  • 2016年06月
    -
    継続中
     

    北九州産業学術推進機構 ひびきのAI社会実装研究会  日本国

専門分野(科研費分類) 【 表示 / 非表示

  • ソフトコンピューティング

 

論文 【 表示 / 非表示

  • A Time-domain Analog Weighted-sum Calculation Circuit Using Ferroelectric-gate Field-effect Transistors for Artificial Intelligence Processors

    M, Harada, M, Takahashi, S. Sakai, T. Morie

    Japanese Journal of Applied Physics    59 ( 4 ) 040604-1 - 040604-12   2020年04月  [査読有り]  [招待有り]

    DOI

  • A Chaotic Boltzmann Machine Working as a Reservoir and Its Analog VLSI Implementation

    Yamaguchi M., Katori Y., Kamimura D., Tamukoh H., Morie T.

    Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks    2019-July   2019年07月  [査読有り]

     概要を見る

    © 2019 IEEE. Reservoir computing is attracting great interest because of its high computing ability especially for time-series prediction, despite its simple structure and learning scheme. This paper proposes a reservoir computing hardware model using a chaotic Boltzmann machine (CBM) as the reservoir, which can achieve complex motion in a dynamical system on a high-dimensional hypercube. The CBM uses analog nonlinear dynamics, unlike the stochastic operation of the original Boltzmann machine model. To utilize CBMs as a reservoir, chaotic operation must be suppressed, and the echo state property should be satisfied. We modify the CBM model for simpler analog complementary metal-oxide-semiconductor very-large-scale integration (CMOS VLSI) implementation, and propose its use as a reservoir by adding an external reference clock signal. We then verify its proper operation by numerical simulation. We also refine the CMOS VLSI circuit design based on the proposed modified CBM model to improve power consumption and calculation precision.

    DOI Scopus

  • Reservoir Computing Based on Dynamics of Pseudo-Billiard System in Hypercube

    Katori Y., Tamukoh H., Morie T.

    Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks    2019-July   2019年07月  [査読有り]

     概要を見る

    © 2019 IEEE. Reservoir computing (RC) is a framework for constructing recurrent neural networks with simple training rule and sparsely and randomly connected nonlinear units. The network (called reservoir) generates complex motion that can be used for many tasks including time series generation and prediction. We construct a reservoir based on the dynamics of the pseudo-billiard system that produce complex motion in a high-dimensional hypercube. In particular, we use the chaotic Boltzmann machine (CBM) whose units exhibit chaotic behavior in the hypercube. The units interact with each other in a time-domain manner through its binary state, and thus an efficient hardware implementation of the system is expected. In order to utilize the CBM as the reservoir, it is necessary to control its chaotic behavior for ensuring the echo state property of RC and establish encoding and decoding for input and output signal. For this purpose, we introduce a reference clock and analyze effects and properties of the reference input. We evaluate the proposed model on the time series generation tasks and show that the model works properly on a broad range of parameter values. Our approach presents a novel mechanism for time-domain information processing and a fundamental technology for a brain like artificial intelligence system.

    DOI Scopus

  • Live demonstration: A VLSI implementation of time-domain analog weighted-sum calculation model for intelligent processing on robots

    Yamaguchi M., Iwamoto G., Abe Y., Tanaka Y., Ishida Y., Tamukoh H., Morie T.

    Proceedings - IEEE International Symposium on Circuits and Systems    2019-May   2019年05月  [査読有り]

     概要を見る

    © 2019 IEEE This live demonstration presents a VLSI chip based on “Time-domain Analog Computing with Transient states (TACT)” approach for intelligent processing on robots. This TACT chip, fabricated using 250-nm CMOS technology, implements a time-domain analog weighted-sum calculation model with very high energy efficiency. We integrate the TACT chip into a robot via Robot Operating System (ROS) interfaces. A human tracking robot demonstration is performed by the TACT chip with energy efficiency of 300 TOPS/W.

    DOI Scopus

  • An Energy-efficient Time-domain Analog VLSI Neural Network Processor Based on a Pulse-width Modulation Approach

    M. Yamaguchi, G. Iwamoto, H. Tamukoh, T. Morie

    arXiv.org      1810.06819   2019年02月

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著書 【 表示 / 非表示

  • Learning on Silicon

    T. Morie ( 単著 , 担当範囲: Chapter 10, Analog VLSI Implementation of Self-learning Neural Networks )

    Kluwer Academic Publishers  1999年04月

  • Shadow Elimination Mimicking the Human Visual System

    T. Kamada,A. Hanazawa,T. Morie ( 共著 )

    Brain-Inspired Information Technology (Studies in Computational Intelligence)  2009年11月

  • An FPGA-Based Collision Warning System Using Moving-Object Detection Inspired by Neuronal Propagation in the Hippocampus

    H. Liang,Y. Suzuki,T. Morie,K. Nakada,T. Miki,H. Hayashi ( 共著 )

    Brain-Inspired Information Technology (Studies in Computational Intelligence)  2009年11月

  • Real-Time Human-Machine Interaction System Based on Face Authentication and Arm Posture Recognition

    I. R. Khan,T. Morie,H. Miyamoto,Y. Kuriya,M. Shimizu ( 共著 )

    Brain-Inspired Information Technology (Studies in Computational Intelligence),   2009年11月

口頭発表・ポスター発表等 【 表示 / 非表示

  • 家庭用サービスロボットのための海馬-嗅内皮質モデルにおける場のオブジェクト表現と統合

    前田 優輔, 立野 勝巳, 森江 隆

    電子情報通信学会 NC研究会  2020年01月  -  2020年01月   

  • CMOSカオスボルツマンマシン回路のリザバー計算への応用

    上村 大地, 山口 正登志, 香取 勇一, 田向 権, 森江 隆

    電気学会 電子回路研究会  2019年12月  -  2019年12月   

  • FeFETを用いた時間領域アナログ積和演算回路の性能評価

    原田 將敬, 森江 隆, 高橋 光恵, 酒井 滋樹

    第80回応用物理学会 秋季学術講演会  2019年09月  -  2019年09月   

  • 海馬・扁桃体・前頭前野の機能を統合した脳型人工知能モデル

    田中 悠一朗, 田向 権, 立野 勝巳, 香取 勇一, 森江 隆

    第29回 日本神経回路学会 全国大会(JNNS 2019)  2019年09月  -  2019年09月   

  • 時間領域アナログ積和演算方式を用いた演算効率300TOPS/W人工知能向けCMOSバイナリコネクトネットワーク回路

    山口 正登志, 岩元 剛毅, 田向 権, 森江 隆

    LSIとシステムのワークショップ  2019年05月  -  2019年05月   

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工業所有権 【 表示 / 非表示

  • 路面状態検出装置及び方法

    特願 '特願2010-038593  特許 特許第5457224号  日本国

    森江隆,田中秀樹,鎌田卓治,田中宙夫,松岡悟,是治久,久米孝則,山本康典

  • 情報処理装置及びプログラム

    特願 '特願2009-210093  特許 特許5435594  日本国

    森江隆,田中秀樹,大久保悟,松坂建治

  • 関数演算器

    特願 '特願2006-063529  特許 特許第4625961号  日本国

    森江隆,是角圭祐

  • 信号処理装置及び信号処理方法

    特願 '特願2003-065568  特許 特許4318936  日本国

    梅澤淳,森江隆,岩田穆

講演 【 表示 / 非表示

  • 3端子アナログメモリ素子としてのFeFETの適用を目指した人工知能ハードウェアモデルと回路アーキテクチャ

    第80回応用物理学会 秋季学術講演会   2019年09月20日  応用物理学会

  • 次世代人工知能のための脳型集積回路技術とデバイス技術

    第83回半導体・集積回路技術シンポジウム   2019年08月29日  電気化学会 電子材料委員会

  • 次世代AIのための脳型記憶処理モデルと新デバイス技術への期待

    第66回応用物理学会 春季学術講演会   2019年03月11日  応用物理学会

  • 次世代AIのための脳型計算モデル・集積回路・デバイス

    新世代コンピューティングシンポジウム/第8回電子光技術シンポジウム   2019年01月25日  産総研

  • 次世代AIのための脳型処理モデル・デバイス開発の現状と分子ナノテクノロジーへの期待

    日本学術振興会 産学協力研究委員会 分子ナノテクノロジー第174委員会 第64回研究会   2018年11月15日 

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学術関係受賞 【 表示 / 非表示

  • Int. Joint Conf. on Neural Networks (IJCNN 2019), Best Paper Award

    2019年07月17日   IEEE   Reservoir Computing Based on Dynamics of Pseudo-Billiard System in Hypercube   アメリカ合衆国

    受賞者:  Y. Katori, H. Tamukoh, T. Morie

  • Int. Symp. on Circuits and Systems (ISCAS 2019), Best Live Demonstration Award

    2019年05月27日   IEEE Circuits and Systems Society   アメリカ合衆国

    受賞者:  M. Yamaguchi, G. Iwamoto, Y. Abe, Y. Tanaka, Y. Ishida, H. Tamukoh, T. Morie

  • LSIとシステムのワークショップ, ポスターセッション, 学生部門, IEEE SSCS Japan Chapter Academic Research Award

    2019年05月13日   LSIとシステムのワークショップ   日本国

    受賞者:  山口 正登志, 岩元 剛毅, 田向 権, 森江 隆

  • 20th Int. Conf. on Neural Information Processing (ICONIP2013), Best Paper Award

    2013年11月05日   APNNA   大韓民国

    受賞者:  Y. Suedomi, H. Tamukoh, M. Tanaka, K. Matsuzaka, T. Morie

  • 第3回 ユニーク・自作チップ・コンテスト in ひびきの, 最優秀賞

    2012年02月10日   財団法人北九州産業学術推進機構   日本国

    受賞者:  東原 敬, 西 広海, 松坂 建治, 森江 隆

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科研費獲得実績 【 表示 / 非表示

  • 超並列アナログ脳型LSIに向けたナノ構造メモリ素子とその集積回路化の研究

    基盤研究(A)

    研究期間:  2015年04月  -  2019年03月

    研究課題番号:  15H01706

  • 構造的脳型情報処理システムのためのスパイク駆動型位相振動子集積回路の開発

    挑戦的萌芽研究

    研究期間:  2011年04月  -  2013年03月

    研究課題番号:  23650118

  • シリコンナノディスクアレイ構造を用いた知能情報処理デバイス・回路の開発

    基盤研究(A)

    研究期間:  2010年04月  -  2014年03月

    研究課題番号:  22240022

  • リアルタイム高次統合視覚集積システムの開発とマーカレス身振り認識への応用

    基盤研究(B)

    研究期間:  2007年05月  -  2010年03月

    研究課題番号:  19300079

  • 大局的分割画像領域の結合により情景理解を実現する高次認識集積システムの研究

    基盤研究(B)

    研究期間:  2003年05月  -  2006年03月

    研究課題番号:  15300063

受託研究・共同研究実施実績 【 表示 / 非表示

  • 未来共生社会にむけたニューロモルフィックダイナミク スのポテンシャルの解明

    受託研究

    研究期間:  2018年09月  -  2021年03月

  • 時間領域脳型人工知能システムの基盤技術開発

    受託研究

    研究期間:  2017年08月  -  2020年01月

 

担当授業科目 【 表示 / 非表示

  • 2019年度  知能集積システム1

  • 2019年度  車載用知的情報処理

  • 2019年度  知能・ロボット工学概論

  • 2019年度  コンピュータ基礎

  • 2018年度  車載用知的情報処理

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その他教育活動 【 表示 / 非表示

  • 自動車・ロボットの高度化知能化に向けた専門人材育成連携大学院 事業推進責任者

    2012年10月
    -
    継続中

     概要を見る

    カーロボ連携大学院の事業推進

  • 北九州学術研究都市連携大学院カーエレクトロニクスコース世話人

    2009年04月
    -
    継続中
 

学会・委員会等活動 【 表示 / 非表示

  • 2013年01月
    -
    継続中

    応用物理学会   シリコンテクノロジー分科会 シリコンナノテクノロジー研究委員会 幹事

  • 2007年09月
    -
    継続中

    北九州市 カーエレクトロニクス事業運営委員会   運営委員

  • 2010年04月
    -
    2014年03月

    日本神経回路学会   理事

  • 2009年01月
    -
    2010年12月

    IEEE   Japan Council Student Activities Committee (SAC) Chair

  • 2016年06月
    -
    継続中

    北九州産業学術推進機構 ひびきのAI社会実装研究会   委員