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研究キーワード:東北大学における「信号処理」 に関係する研究一覧:4件
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発表日:2026年5月7日
この記事は2026年5月21日号以降に掲載されます。
1
通信不要で賢く判断するAIへ少量データで動く省電力技術を開発
―Few-shot学習と知識蒸留で精度向上と消費電力削減を両立―
この記事は2026年5月21日号以降に掲載されます。
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発表日:2025年11月11日
2
日周リズムを刻む時間脳機能の解明
-世界の受け止め方と記憶の相対性を支える仕組み-
私たちは、同じ刺激を受けても、脳の状態しだいで異なる体験として捉えることがあります。東北大学大学院生命科学研究科の道念佑樹大学院生、生駒葉子助教、松井広教授(大学院医学系研究科兼任)らは、ラットを用いて、1日の時間帯による脳内での神経信号応答の変化を世界で初めて直接観測しました。ラットは夜行性動物であり、夜間での行動が盛んです。観測により、夜が明ける頃には、眠気に関わる神経調節物質アデノシン濃度が脳内に蓄積し、神経活動が抑制されることが明らかになりました。一方で、学習や記憶に関わる神経信号の長期的増強現象(LTP)は、日の出前の時間帯にのみ誘導可能でした。この結果は、脳の興奮性や可...
キーワード:最適化/信号処理/生活リズム/生物時計/光環境/持続可能/持続可能な開発/LTP/シナプス/神経活動/大脳/リン酸/チャネルロドプシン/遺伝子操作/アデノシン/グリア細胞/トレーニング/ホルモン/可塑性/体内時計/リハビリ/光遺伝学/ATP/グリア/マウス/ラット/ロドプシン/受容体/神経科学/神経回路/神経細胞/大脳皮質/脳機能/薬理学/遺伝学/遺伝子/概日リズム/血圧/睡眠
他の関係分野:情報学複合領域生物学工学総合生物農学
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発表日:2025年4月16日
3
人工神経ネットワークを超低消費電力で実現
−超省電力の対話型人工知能実現に期待−
生物の脳神経ネットワークに着想を得たスパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、情報を発火信号(スパイク)の時系列として表現します。スパイクが発生していないときには情報処理が行われない特性(イベントドリブン性)を持つため、消費電力を極限まで抑えることができます。この特性は、限られた電力で高度な情報処理を実行する必要のあるエッジコンピューティングにおいて特に有効です。東北大学電気通信研究所の守谷哲特任助教と佐藤茂雄教授らの研究グループは、サブスレッショルド領域(注4...
キーワード:エッジコンピューティング/電気通信/インターフェース/ウェアラブル/コンピューティング/AI/クラウド/ニューラルネットワーク/音声認識/信号処理/人工知能(AI)/CMOS/MOSトランジスタ/しきい値電圧/トランジスタ/リザバー計算/酸化膜/エネルギー消費/持続可能/持続可能な開発/電界効果/電池/VLSI/ニューラルネット/低消費電力/半導体/ニューロン/神経ネットワーク/神経細胞/膜電位/スマートフォン
他の関係分野:情報学工学
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発表日:2025年3月31日
4
リアルな触覚再現技術による、技能教育システム、心拍数共有アプリを開発しました
―体で感じる触覚の計測、編集、調整、再生が手軽に実現可能になります―
NEDOが進める「人工知能活用による革新的リモート技術開発プロジェクト」(以下、本事業)において、国立研究開発法人産業技術総合研究所(以下、産総研)、国立大学法人東北大学、国立大学法人筑波大学、株式会社Adansonsは、2024年3月に発表した極薄ハプティックMEMSによる触覚デバイスと触覚信号編集技術を組み合わせることで、指先で触れる触覚情報を手首で計測して他者に伝えることを可能とする双方向リモート触覚伝達システムを開発しました。これを基盤とした実用例としてAR技能教育システムと心拍数共有アプリと、その性能を向上する技術を開発しました。開発にあたり各者の役割は以下となります。...
キーワード:AI/自然言語/情報学/信号処理/人工知能(AI)/教育システム/心拍数/産学連携/持続可能/持続可能な開発/MEMS/ひずみ/ロボット
他の関係分野:情報学複合領域工学
東北大学 研究シーズ