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電子情報技術部会マイクロナノシステムと材料加工分科会講演会
講演会タイトル：「ニューロコンピューティング／神経回路に学ぶ超・省エネ回路技術」

プログラム（講演時間は質疑応答を含みます）
14:00～15:30　矢嶋　赳彬　様　ご講演（オンライン会議室）
15:40～17:10　土屋　敬志　様　ご講演（JACI会議室）
17:20～18:20 会場参加者との懇親会（ノンアルコール）

連絡事項
・講演会開場時間は下記となります。
　　JACI会議室聴講：13:40
　　オンライン聴講：13:50
・JACI会議室の定員は30名です。
・感冒症状がある方、発熱されている方は会議室への参加をご遠慮ください。
・やむを得ず個別イベントの開催を中止あるいは変更する場合は、
　お申し込み者に別途個別にご連絡いたします。
・講演後会場参加者を対象に講師の方との懇親を目的としたノンアルコールでの懇親会を行います。
・本講演会はライフサイエンス技術部会脳科学分科会と共催です。

※申込締切　1月23日(木)　12:00
　新規ユーザーは申込締切2営業日前までにユーザー登録申請をお願いします。

• 講師：矢嶋　赳彬（九州大学　大学院システム情報科学研究院　情報エレクトロニクス部門 准教授）
• 演題：生物の神経回路に学ぶ省エネIoT技術
• 時間：14:00　～　15:30
• 要旨：IoTの進展により身近な空間での情報処理が増えれば、クラウドのデータ爆発を軽減できる。しかし、無線センサやウェアラブルデバイスでは、物理的な制約から、限られた演算リソースと低消費電力に特化した技術が必要である。生物の神経回路は、身体に厳しい制約がある中で、そのような技術の宝庫と言えます。本発表では、神経回路の「センシング」「制御」「学習処理」に焦点を当て、低消費電力性や機能性を重視した身近な空間向けの情報処理技術を紹介する。

• 講師：土屋　敬志（物質・材料研究機構　ナノアーキテクトニクス材料研究センター　ニューロモルフィックデバイスグループ グループリーダー）
• 演題：イオン、電子、スピンの時空間ダイナミクスを利用する物理リザバーコンピューティング
• 時間：15:40　～　17:10
• 要旨：近年、深層学習をはじめとする機械学習が飛躍的に発展し、様々な産業での活用が進んでいます。しかし、その一方で、機械学習による電力消費やクラウド通信量は指数関数的に増加しており、深刻な社会問題となっています。この解決に向けて、私たちは材料が示す非線形な振舞いを計算資源として活用することで効率的に機械学習を行う脳型情報処理、物理リザバーコンピューティングに取り組んでいます。講演ではイオンや電子、スピンの振舞いを用いて得られた例についてご紹介します。