デスクトップコンピュータやノートパソコンのようにどんなソフトウェアでも動かせる計算機システムとは異なり,携帯電話,デジタルテレビ・電子レンジ等の家電製品,自動車・航空機・衛星等のように特定の処理を行う計算機システムを 組込みシステム (Embedded System) と言います.組込みシステムは,それぞれの機器にとって効率の良い処理をできるようにカスタマイズされたプロセッサ・専用回路,メモリ等から成り,それらの部品を製造コスト・性能・エネルギー・寿命等の観点から最適に設計することが求められています.モノのインターネット (Internet-of-Things; IoT) のシステムでは,従来の組込システムの制約が更に厳しくなっています.原研究室では,これらのニーズに応じて組込み/IoTシステムを最適・自動設計する技術を,ハードウェア・ソフトウェアの両面から広く研究しています.

IoT時代に考える組込みシステムのセキュアな設計手法
Secure Embedded Systems Designs in IoT

IoT時代に個人情報や知的財産を保護するためには,IoTデバイスからの情報漏洩やマルウェアによる攻撃への対策を講じる必要があります.本研究室では,IoTデバイスのセキュリティについて,主に2つの観点から研究をしています.IoTデバイスから漏れ出る電力を解析することで暗号システムを破る攻撃の脅威が高まっています.漏洩を防ぐハードウェア(プロセッサや暗号専用回路)とソフトウェアの新たなセキュア設計手法の確立を目指します.知的財産の侵害やシステムダウン等を狙うマルウェアの被害も,IoTデバイス台数の増加に伴い,益々深刻化しています.マルウェアの新たな検出手法や,そもそも攻撃に強い組込みシステムの設計手法の研究開発を行っています.

・現在進行中のプロジェクト

 JST AIP加速研究 "小型IoTエッジデバイスの軽量暗号アーキテクチャ設計"

 JST 創発的研究支援事業 "IoTエッジ向け組込みハードウェア/ソフトウェアのセキュア設計"

 JSPS 基盤(A) "スケーラブルな物理セキュリティを可能にする近似計算の設計基盤と理論の構築"

・共同研究

 電気通信大学 崎山教授,李准教授

 Dr. Nikova, Katholieke Universiteit Leuven, Belgium

電力解析攻撃への対策を講じた暗号専用回路の評価

 


次世代IoTニューラルネットワークの設計・探索
Next-Generation IoT Neural Network Designs and Exploration

 

近年は,様々な方法でソフトウェア(アプリケーション)を処理する計算機システム(アーキテクチャ)があり,それらに対して,ニューラルネットワーク向けアーキテクチャ・ソフトウェアの協調開発に取り組んでいます.現在取り組んでいる課題は,以下のように多岐に渡ります.汎用計算機(CPUやGPGPU)向けに設計されたニューラルネットワークを,資源制約の厳しい組込みシステム上にそのまま持ってきても,処理・エネルギー効率が悪く,実用化できません.高い精度を維持しつつ,組込みシステム向けの軽量なモデルを効率的に探索することで,IoTデバイスのAI化を加速します(右図).複数台の安価なマイコン(ArduinoやRaspberry Pi等)を用いた並列分散型ニューラルネットによって,プライバシー保護や通信負荷削減が可能になり,広範囲で効率的なAIデバイスの設置を実現できるようになります.複数種類のデータ(マルチモーダル)を活用して,人の行動認識を行う機械学習ハードウェアを構築し,スマートハウスやヘルスケアへの応用を目指しています.ノイズや遅延が深刻な環境(水中通信等)を対象とした,画像伝送へのニューラルネットワークの応用に取り組んでいます.入力画像に悪意を持って挿入したノイズによって,機械学習が誤認識する問題が深刻です.組込みシステム向けの騙されにくく,軽量でリアルタイム処理可能なニューラルネットワークモデルの構築を目指します.

これらの研究は,組込みシステム向けGPGPU(Jetson等),FPGA(再構成可能デバイス),マイコン等を対象に,ハードウェア(アーキテクチャ)・ソフトウェア(アプリケーション)の両面から幅広く研究・開発を行っています.

・現在進行中のプロジェクト

 JSPS 基盤(B) "近似計算型組込みシステムの効率的解析・設計のための基盤技術"

 JSPS 挑戦的研究(萌芽)"低遅延システムの実現に向けた不完全なネットワーク伝送とコンピューティングの融合"

・共同研究

   Prof. Shafique, Technische Universität Wien, Austria

 Assist. Prof. Achararit, Princess Srisavangavadhana College of Medicine, Thailand

 東京農工大学 中山准教授

 大阪大学 丸田研究室

組込みシステム向けに,高精度かつ軽量なニューラルネットワークを探索する技術

 


IoTを加速するエッジコンピューティング向けプロセッサ
Microprocessor Designs towards Edge Computing in
Internet of Things (IoT)

 

エッジデバイス(クラウドの外にあり,我々の生活により身近なデバイス)上でデータを効率良く管理・処理することで,モノのインターネット(Internet-of-Things; IoT)技術の高度化・普及を更に加速し,我々の生活をより安全・豊かにすることができます.これまでのコンピュータアーキテクチャは,多様化するアプリケーションを網羅できるように多機能化し,機能や複雑さ(製造コスト)が膨れがってきています.本研究室では,新たなIoT技術を牽引するエッジコンピューティング向けのアーキテクチャが持つべき機能を再考し,複雑さを抑えられる設計手法に取り組み,超小型・省エネで画期的なアーキテクチャの研究・開発を行っています.コンピュータアーキテクチャ(ハードウェア設計)と,そのメリットを最大化するソフトウェア開発の両面からアプローチしています.

軽量な処理から成るヘルスケアやファクトリーオートメーション等のモニタリングを対象に,応用展開していきます.

・研究成果

 東京工業大学/JST プレスリリース, "エッジ端末に適した小型省電力プロセッサを実証 従来比3.8倍のエネルギー効率でヘルスケアIoTに道," 2021年2月19日.

試作したチップ:パッケージ前(左)とパッケージ後(右)


生物から学んだアルゴリズム:効率的な解探索コンピュータ
Bio-Inspired Algorithm: Computer for Efficient Solution Search

どんなに単純な生物(単細胞生物)でも,生きるための(なるべく効率的な)アルゴリズムを有しています.我々が着目しているアルゴリズムは,単細胞生物のアメーバが嫌いな光を避けながら食べ物を探索するアルゴリズムです.アメーバは,光の照射ルールを学びつつ,並列して複数の足を延ばすことで.短時間で解を探索(食べ物に到達)できます.このような並列探索する仕組みをハードウェアの並列性に帰着し,充足可能性問題 (SAT問題や組み合わせ最適化問題の解探索コンピュータFPGAで開発しています.実社会では,組込みシステムの制御(特にドローンや車輪走行するロボットが,障害物をよけながら最短ルートを探索するための制御等)や5Gネットワークのルーティング制御に展開していきます.

・現在進行中のプロジェクト

 JSPS 挑戦的研究(萌芽)"低遅延システムの実現に向けた不完全なネットワーク伝送とコンピューティングの融合"

・共同研究

 東京農工大学 中山准教授

 日本国内企業

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