発表文献

情報通信研究機構

• 査読付き誌上発表論文
  • 〇Morito Y, Murata T: “Accumulation System: Distributed Neural Substrates of Perceptual Decision Making Revealed by fMRI Deconvolution“, J Neurosci. 2022 Jun 15;42(24):4891-4912
• その他の誌上発表
  • ○ Kazufumi Hosoda, Shigeto Seno, Tsutomu Murata: “Simulating reaction time for Eureka effect in visual object recognition using artificial neural network“, arXiv:2207.00815 [q-bio.NC], Submitted on 30 Jun 2022
  • 〇 Kazufumi Hosoda, Keigo Nishida, Shigeto Seno, Tomohiro Mashita, Hideki Kashioka, Izumi Ohzawa: “It’s DONE: Direct ONE-shot learning without training optimization“, arXiv:2204.13361 [cs.LG], Submitted on 28 Apr 2022 (v1), last revised 2 Nov 2022 (this version, v3)

• 口頭発表
  • 〇細田 一史、西田 圭吾、瀬尾 茂人、間下 以大、柏岡 秀紀、大澤 五住：「脳のヘブ則を模した高性能省エネのワンショット学習」、令和５年２月２４日、大阪大学主催”GREEN AI CHALLENGE 2023”　秋葉原コンベンションホール ＆ オンライン（ハイブリッド開催）
  • 〇村田勉、下川哲也、細田一史、柏岡秀紀、加納敏行、柳田敏雄：「ヒト脳の『ひらめき』メカニズム︓非線形モデルと脳活動計測の進展」、令和５年２月２４日、大阪大学主催”GREEN AI CHALLENGE 2023”　秋葉原コンベンションホール ＆ オンライン（ハイブリッド開催）
  • 〇木村 美紗子、瀬尾 茂人、村田 勉、細田 一史：「人工ニューラルネットワークを用いたヒトの隠し絵認識におけるヒラメキまでの時間の再現」、令和５年２月２４日、大阪大学主催”GREEN AI CHALLENGE 2023”　秋葉原コンベンションホール ＆ オンライン（ハイブリッド開催）
  • 〇村田勉、下川哲也、細田一史、柏岡秀紀、加納敏行：「ヒト脳の『ひらめき』に着目した時空間環境認知メカニズムのふるまいモデル構築」、令和４年２月２２日、大阪大学主催”GREEN AI CHALLENGE 2022”（オンライン）
• その他
  • 【プログラム公開】〇細田 一史、「DONEソースコード」、https://github.com/hosodakazufumi/tfdone, activation added on Jul 14, 2022
  • 【教育講演】〇下川哲也：「脳のゆらぎを活かした処理機構の基本的なメカニズム」、令和３年１１月１７日、応用脳科学コンソーシアム 2021年度アドバンスコース講義（NTTデータ経営研究所）

株式会社iD

• 口頭発表
  • ○吉岡剛史、成澤孝悦、日下部辰馬、奥村慎一、田野岡貴之：「脳型人工知能システムの低消費電力型ハードウェアアーキテクチャの実現」、令和５年２月２４日、大阪大学主催”GREEN AI CHALLENGE 2023”　秋葉原コンベンションホール ＆ オンライン（ハイブリッド開催）
  • ○渡辺徹、鈴木利一：「AI消費電力計測 ソフトウェアベースの電力測定ツールデモ」、令和５年２月２４日、大阪大学主催”GREEN AI CHALLENGE 2023”　秋葉原コンベンションホール ＆ オンライン（ハイブリッド開催）
  • ○江川耕平、鈴木利一、渡辺徹：「再生鉄製造用電気炉から収集した環境データとスクラップ溶け落ちタイミングの相関性分析」、令和５年２月２４日、大阪大学主催”GREEN AI CHALLENGE 2023”　秋葉原コンベンションホール ＆ オンライン（ハイブリッド開催）
  • ○成澤孝悦、吉岡剛史、吉田大輔、北野勇太：「脳型人工知能システムの低消費電力型ハードウェアアーキテクチャの実現」、令和５年２月２４日、大阪大学主催”GREEN AI CHALLENGE 2023”　秋葉原コンベンションホール ＆ オンライン（ハイブリッド開催）
  • 〇鈴木利一：「脳型人工知能を活用した電気炉製鋼の省エネルギー化実現」、令和４年２月２２日、大阪大学主催”GREEN AI CHALLENGE 2022”（オンライン）
  • 田野岡貴之、奥村慎一、日下部辰馬、○吉岡剛史、成澤孝悦：「脳型人工知能システムの低消費電力型ハードウェアアーキテクチャの実現」、令和４年２月２２日、大阪大学主催”GREEN AI CHALLENGE 2022”（オンライン）
  • ○渡辺徹、江川耕平、荒井俊貴、大室孝司、鈴木利一：「深層学習並びにゆらぎ学習の処理工程・機能ごとの高精度な消費電力測定手法」、令和４年２月２２日、大阪大学主催”GREEN AI CHALLENGE 2022”（オンライン）
  • ○江川耕平、渡辺徹、荒井俊貴、大室孝司、鈴木利一：「再生鉄製造用電気炉から収集した環境データとスクラップ溶け落ちタイミングの相関性分析」、令和４年２月２２日、大阪大学主催”GREEN AI CHALLENGE 2022”（オンライン）
• その他
  • 【社外展示会】○成澤孝悦、吉岡剛史、吉田大輔、北野勇太：「脳型人工知能システムの低消費電力型ハードウェアアーキテクチャの実現」、令和５年11月16日～18日、大阪大学 Greel AI Challenge、EdgeTech+2022　パシフィコ横浜
  • 【社外展示会】○渡辺徹：「AI消費電力計測 ソフトウェアベースの電力測定ツールデモ」、令和５年11月16日～18日、大阪大学 Greel AI Challenge、EdgeTech+2022　パシフィコ横浜
  • 【社外展示会】○江川耕平、鈴木利一：「再生鉄製造用電気炉から収集した環境データとスクラップ溶け落ちタイミングの相関性分析」、令和５年11月16日～18日、大阪大学 Greel AI Challenge、EdgeTech+2022　パシフィコ横浜

国立大学法人九州大学

• 査読付き口頭発表論文(印刷物含む)
  • ○Yuan Wang, Hidetomo Shibamura, Kuan Yi Ng, and Koji Inoue, “Implementation of Edge-cloud Cooperative CNN Inference on an IoT Platform“, 2022 IEEE 15th International Symposium on Embedded Multicore/Many-core Systems-on-Chip (MCSoC), Penang, Malaysia, 2022, pp. 337-344
  • ○Satoshi Matsushita, Teruto Tanimoto, Satoshi Kawakami, Takatsugu Ono, and Koji Inoue: “An Edge Autonomous Lamp Control with Camera Feedback”, 2022年10月31日～11月4日, IEEE 8th World Forum on Internet Things, パシフィコ横浜
  • ○Kuan Yi Ng,Aalaa M.A.Babai,Satoshi Kawakami,Teruo Tanimoto,Koji Inoue,”Layer-wise power/performance analysis for single-board CNN inference“, 2022年7月27日、The 6th cross-disciplinary Workshop on Computing Systems, Infrastructures, and Programming、海峡メッセ下関
• 口頭発表
  • ○井上弘士：「低消費エネルギーAI処理基盤技術と応用展開」、令和５年２月２４日、大阪大学主催”GREEN AI CHALLENGE 2023”　秋葉原コンベンションホール ＆ オンライン（ハイブリッド開催）
  • ○Aalaa M.A. Babai,Kuan yi Ng, Teruo Tanimoto, Satoshi Kawakami, and Koji Inoue: “Non-Volatile FPGA-based Intermittent Computing and Its Performance Analysis”, 令和４年１０月１２日、第242回 システム・アーキテクチャ研究発表会（HotSPA2022）、湯沢東映ホテル
  • ○Yuan Wang, Hidetomo Shibamura, and Koji Inoue: “Implementation of Edge-Cloud Cooperative CNN Inference on an IoT Platform and Its Performance Analysis”, 令和４年１０月１２日、第242回 システム・アーキテクチャ研究発表会（HotSPA2022）、湯沢東映ホテル
  • ○Kuan Yi Ng,Aalaa M.A.Babai,Satoshi Kawakami,Teruo Tanimoto,Koji Inoue: “Layer-wise power/performance modelling for single-board CNN“、令和４年３月１０日、第240回システム・アーキテクチャ・第198回システムとLSIの設計技術・第 59回組込みシステム合同研究発表会（ETNET2022）/情報処理学会（オンライン）
  • ○井上弘士：「環境適応型AIチップ電力マネージメント技術の確立に向けて」、令和４年２月２２日、大阪大学主催”GREEN AI CHALLENGE 2022”（オンライン）
• その他
  • 【社外展示会】○井上 弘士：「自然エネルギーコンピューティングを目指して」、令和５年11月16日～18日、大阪大学 Greel AI Challenge、EdgeTech+2022　パシフィコ横浜

国立大学法人大阪大学

• 査読付き誌上発表論文
  • 〇Yamashita M, Shimokawa T, Tanemura R: “Default mode network-associated intrinsic connectivity relates to individual learnability differences in errorless and trial-and-error learning” Appl Neuropsychol Adult. 2022 Aug 23:1-9. Epub ahead of print.
• 査読付き口頭発表論文(印刷物含む)
  • 〇Nattaon Techasarntikul, Koichi Owaki, Hideyuki Shimonishi: “Effective of environment-aware interfaces on the task performance in a workspace setting“, The 6th international workshop on Virtua, Augmented, and Mixed-Reality for Human-Robot Interactions 2023(VAM-HRI 2023), 2023年3月13日, Stockholm, Sweden + online (Hybrid)
  • ○Tatsuya Otoshi, Masayuki Murata, Hideyuki Shimonishi, Tetsuya Shimokawa: “Hierarchical Bayesian Attractor Model for Dynamic Task Allocation in Edge-Cloud Computing“, International Conference on Computing, Networking and Communications (ICNC 2023), 2022.2.20-22, Honolulu, Hawaii, USA
  • ○Tatsuya Otoshi, Masayuki Murata: “Evolutionary Algorithm with Phenotype Diversity for Virtual Network Embedding“, International Conference on Computing, Networking and Communications (ICNC 2023), 2022.2.20-22, Honolulu, Hawaii, USA

• 口頭発表
  • 〇村田正幸：「ヒト脳のひらめき機構に倣う人工知能の開発」、令和５年２月２４日、大阪大学主催”GREEN AI CHALLENGE 2023”　秋葉原コンベンションホール ＆ オンライン（ハイブリッド開催）
  • ○下川哲也：「脳のゆらぎに倣うグリーンAI『ゆらぎ学習』の開発」、令和５年２月２４日、大阪大学主催”GREEN AI CHALLENGE 2023”　秋葉原コンベンションホール ＆ オンライン（ハイブリッド開催）
  • ○加納敏行：「脳に倣う人工知能『ゆらぎ学習』を用いたディジタル＆グリーントランスフォーメーションへの取り組み」、令和５年２月２４日、大阪大学主催”GREEN AI CHALLENGE 2023”　秋葉原コンベンションホール ＆ オンライン（ハイブリッド開催）
  • ○加納敏行：「大阪大学 Green AI Challenge 脳の仕組みに倣った省エネ型の人工知能関連技術の研究開発」、令和５年２月２４日、大阪大学主催”GREEN AI CHALLENGE 2023”　秋葉原コンベンションホール ＆ オンライン（ハイブリッド開催）
  • 〇下川哲也、島田孝徳、加納敏行：「脳型人工知能技術 ゆらぎ学習」、令和５年２月２４日、大阪大学主催”GREEN AI CHALLENGE 2023”　秋葉原コンベンションホール ＆ オンライン（ハイブリッド開催）
  • 〇加納敏行、下川哲也、島田孝徳：「ゆらぎ学習データ分析プラットフォーム”YGAP”」、令和５年２月２４日、大阪大学主催”GREEN AI CHALLENGE 2023”　秋葉原コンベンションホール ＆ オンライン（ハイブリッド開催）
  • 〇下西英之、長谷川剛：「AI画像分析を分散処理最適化で低消費電力化」、令和５年２月２４日、大阪大学主催”GREEN AI CHALLENGE 2023”　秋葉原コンベンションホール ＆ オンライン（ハイブリッド開催）
  • 〇加納敏行：「脳型AI『ゆらぎ学習』とゆらぎ学習を用いた汎用データ分析基盤『YGAP』概要説明」、令和４年１１月１７日、EdgeTech+2022 （テーマ別セミナー）、パシフィコ横浜
  • 〇加納敏行：「ヒト脳の省エネ・ロバスト性に倣う人工知能”ゆらぎ学習“実現＆高度化への挑戦」、令和４年２月２２日、大阪大学主催”GREEN AI CHALLENGE 2022”（オンライン）
  • 〇大歳達也、加納敏行、村田正幸：「生命・脳の情報処理メカニズムに倣う省エネな予測認知モデルの実現とその応用」、令和４年２月２２日、大阪大学主催”GREEN AI CHALLENGE 2022”（オンライン）
  • 〇下西英之、村田正幸、長谷川剛：「分散映像分析システムの消費電力最適化方式の検討」、令和４年２月２２日、大阪大学主催”GREEN AI CHALLENGE 2022”（オンライン）
  • 〇下西英之、村田正幸、長谷川剛：「分散映像分析システムの消費電力最適化方式の検討」、令和４年１１月２４日、電子情報通信学会CQ研究会、福岡
  • 〇下西 英之 小南大智 関良我 村田正幸：「Beyond 5G ビジョンと確率的デジタルツイン」、令和４年３月１７日、電子情報通信学会総合大会（オンライン）
• その他
  • 【社外展示会】〇加納 敏行：「大阪大学 Green AI Challenge　脳の仕組みに倣った省エネ型の人工知能関連技術の研究開発」、令和４年１１月１７日、EdgeTech+2022 、パシフィコ横浜
  • 【社外展示会】〇加納 敏行：「大阪大学 Green AI Challenge　脳型人工知能技術ゆらぎ学習」、令和４年１１月１７日、EdgeTech+2022 、パシフィコ横浜
  • 【社外展示会】〇加納 敏行：「大阪大学 Green AI Challenge　ゆらぎ学習データ分析プラットフォーム”YGAP”」、令和４年１１月１７日、EdgeTech+2022 、パシフィコ横浜
  • 【社外展示会】下西英之、〇TechaSarntikul Nattaon：「大阪大学 Green AI Challenge　AI画像分析を分散処理最適化で低消費電力化」、令和４年１１月１７日、EdgeTech+2022 、パシフィコ横浜
  • 【社外展示会】〇加納 敏行：「大阪大学 Green AI Challenge」、2022年10月26日～28日、Nextech week 秋 / AI・人工知能EXPO、幕張メッセ
  • 【ホームページ公開】〇加納 敏行：「大阪大学 Green AI Challenge ホームページ開設」、https://green-ai-challenge.com/、2022年9月9日より公開

国立大学法人東北大学

• 口頭発表
  • ○長谷川剛、下西英之、村田正幸：「デジタルツインのためのセンサデータ収集・処理の最適化における計算時間短縮手法と観測誤差が与える影響の評価」、令和5年3月17日、電子情報通信学会コミュニケーションクオリティ研究会、沖縄県青年会館（沖縄県）
  • ○長谷川剛：「Beyond 5G/6Gのためのエッジコンピューティングに基づくネットワーク・アプリケーション制御技術に関する研究」、令和4年12月16日、電子情報通信学会無線通信システム研究会、名古屋工業大学（愛知県）
  • ○長谷川剛、下西英之、村田正幸：「集中制御によるサイバーシステムの消費電力最適化」、令和４年２月２２日、大阪大学主催”GREEN AI CHALLENGE 2022”（オンライン）
  • ○長谷川剛、下西英之、村田正幸：「サイバーシステム構築のためのセンサデータ収集・処理における消費電力最適化に関する一検討」、令和４年３月１１日、電子情報通信学会ネットワークシステム研究会（オンライン）