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本学教員がIJCNN 2019においてBest paper awardを受賞しました

更新日:2019.09.02

2019年7月14(日)~19日(金)、ブダペスト(ハンガリー)で開催された国際会議 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN2019)において、本学の田向権准教授(大学院生命体工学研究科 人間知能システム工学専攻)、森江隆教授(大学院生命体工学研究科 人間知能システム工学専攻)が連名となった、はこだて未来大学の香取勇一准教授筆頭の論文 “Reservoir Computing Based on Dynamics of Pseudo-Billiard System in Hypercube(超立方体上の疑似ビリヤード系ダイナミクスに基づくリザバー計算)”がBest Paper Award(最優秀論文賞)を受賞しました。採択された800以上の論文から最も優れた論文として選ばれたものです。

受賞者:Yuichi Katori, Hakaru Tamukoh and Takashi Morie
題 目:Reservoir Computing Based on Dynamics of Pseudo-Billiard System in Hypercube

IJCNNは、米国電気・電子技術者協会(IEEE)と国際ニューラルネットワーク協会(INNS)が共同で開催するニューラルネットワーク分野の世界有数の国際会議です。今年は世界80カ国以上からニューラルネットワークの研究者が集結し、ニューラルネットワークの理論と応用、計算論的神経科学、ロボティックス、分散知能等幅広い分野について活発にハイレベルな議論が繰り広げられました。

受賞対象となったのは、再帰型ニューラルネットワークの1つで時系列予測・パターン認識・ロボット制御など、様々な用途に応用可能なリザバー計算を、超立方体の内部で非線形素子が起こす複雑な反射運動(疑似ビリヤード系ダイナミクス)を用いて実現するという新しいアイデアです。これはデジタルとアナログの両方の良い特性を組み合わせたハイブリッド情報処理モデルであり、効率的にアナログ/ディジタル集積回路ハードウェアに実装することが可能です。本研究の成果は、非線形ダイナミクスの応用という観点から注目されるとともに、脳型人工知能の基盤技術となることが期待されています。

なお、本研究は、国立開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)の委託業務の結果得られたものです。


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