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SUTD Singapore University of Technology & Design / 博士課程, Information System Technology and Design
青山学院大学にて学士・修士（工学）を修了後、シンガポールのSingapore University of Technology and Designにて博士課程に進学し、AIモデルとAI向けハードウェアの自動設計アルゴリズムの開発に関する研究に取り組んでいます。研究は、シンガポール科学技術庁（A*STAR）傘下の高性能計算研究所（IHPC）および、フランス国立科学研究センター（CNRS）傘下の人工知能研究所（IPAL）と共同して行なっています。
一人ひとりに寄り添う省電力なパーソナライズAIの実現を目指し、社会実装につながる研究開発に挑戦していきたいと考えています!
私は、エネルギー効率に優れたAIモデルの自動設計をテーマに、ハードウェアとソフトウェアの協調最適化に関する研究に取り組んでいます。特に、高性能なAIのモデル設計の効率化と自動化を目的に、Neural Architecture Search（NAS）アルゴリズム「RBFleX-NAS」を提案しました。RBFleX-NASは、設計初期段階での高速なAIモデル評価を可能にすることで、従来のNAS手法と
AIチップ向けのニューラルネットワーク最適化をテーマとし、効率的なモデル設計とハードウェア実装の両立を目指した研究開発に従事。具体的には、最先端のNAS手法と比較して、最大16.4%の精度向上と最大97%の探索コスト削減を実現するゼロコストのニューラルアーキテクチャ探索（NAS）アルゴリズムを開発。
SUTD Singapore University of Technology & Design / 博士課程, Information System Technology and Design
• シンガポール科学技術庁傘下のIME（Institute of Microelectronics）との共同研究。 • 独自BNNアクセラレータシミュレータを開発し、高速でAI用コンピューターの性能解析が可能に。様々なAIモデルに柔軟に対応。 • エネルギー効率は2315 TOPS/Wと、従来手法と比較して3.4倍向上。
