現在,菅原研究室では主にニューラルネットワークについて、ハードウェア化や、画像認識、LEGOmindstormを用いた研究等を行っています。
ニューラルネットワークとは,人間の脳を工学へ応用できるようにモデル化したもので,学習能力を持っていること,並列処理システムであるので高速で演算できることなどの特徴があります.
これらの特徴を利用して,パソコンや携帯電話の予測変換やデジカメの顔認識等に利用されています.
菅原研究室
指導教員准教授 菅原 英子(教員居室:電気・電子・情報系棟2階)
研究場所専攻科棟3階 制御・情報実験室Ⅰ,電気・電子・情報系棟3階 電磁波工学実験室Ⅱ
キーワード故障補償,自律再構成,ディジタル回路設計
研究室の紹介
研究内容
研究室の様子
室内は研究スペースと休憩スペースに分かれており、公私ともにあなたの素敵な研究ライフをサポート!
休憩スペースには水道、電子レンジ、冷蔵庫等の家電を完備!
昼食や雑談など、使い方は無限大!また、研究スペースと分かれているため、他研究室との交流も気兼ねなく行えます。
また、毎年不定期で季節に応じたイベントも開催したりしてます!
卒業研究、特別研究テーマ
- 卒研 ハードウェアニューラルネットワークの回路規模削減手法に関する研究
- 卒研 階層型ニューラルネットワークにおける学習機能の実装に関する研究
- 卒研 超音波センサを用いた物体形状判別システムの構築
- 卒研 最適化手法を用いた自動スケジューリングに関する研究
- 卒研 油劣化評価へのSOMの適用に関する研究
- 卒研 Raspberry Pi/CNNを用いた顔認識・分類システムの構築
- 卒研 機械学習による話者認識に関する研究
指導教員から
菅原 英子SUGAWARA Eiko
電気・電子・情報系
情報・通信ネットワークコース
講師・博士(情報科学)
授業担当科目
論理回路 コンピュータ基礎 組み込みシステム 他
所属学会・協会
電子情報通信学会
専門分野とこれまでの研究
再構成可能システムを専門としている。
生物の進化や自己増殖・修復、情報処理のメカニズムを計算機システムに応用することで、自己修復・自律再構成機能を有する計算機システムを構築できると考え、ハードウェア実装した階層型ニューラルネットワークシステムを対象とした自律再構成手法、ハードウェアアーキテクチャに関する研究を行っている。また、FPGAなどの再構成可能デバイスの再構成機能を利用し、様々な音響空間を仮想的に構築、シミュレートする音場シミュレーションシステム構築に関する研究を行っている。
現在の研究テーマ
1. ニューラルネットワーク、遺伝的アルゴリズムのハードウェア化手法に関する研究
2. 計算機システムの自律再構成手法に関する研究
3. 離散ホイヘンスモデ
私の研究テーマは再構成可能システムです.例えば,故障が発生した時に自律的に故障個所を検出し,取り除くことのできる計算システムや,状況に応じてシステム構成を変更し,最適な処理を行える計算システムといったものを実現するための方法を考え,設計・実装します.ニューラルネットワークや遺伝的アルゴリズムといったパターン認識手法や最適化手法も扱います.HDLによる論理回路設計,C言語によるプログラミングがメインになります.