エッジコンピューティングによるIoTの変革（Edge Computing for IoT）
田中専務拓海先生、最近部署から「エッジって導入すべきです」と言われましてね。正直、何がどう変わるのか腹落ちしていません。要するに投資に見合う効果が出るものなのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ず見えてきますよ。結論を先に言うと、エッジコンピュー
Edge AI
132メモリ統合型ニューロモルフィックハードウェアの設計と応用（Mem-Element Integrated Neuromorphic Hardware Design and Applications）
田中専務拓海さん、最近の論文で「メモリを計算に使う」って話を耳にしましたが、うちのような製造業でも実利がありそうでしょうか。投資対効果が心配でして。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！結論から言うと、エッジでのAI処理における電力効率と応答性を大幅に改善できるので、現場でのリアルタイ
現地自己教師あり学習によるハードウェア制約下ナノドローンの視覚知覚タスク（On-device Self-supervised Learning of Visual Perception Tasks aboard Hardware-limited Nano-quadrotors）
田中専務拓海先生、最近部下が「現地でドローンに学習させる研究がすごい」と騒いでいるのですが、正直ピンときていません。これって要するに何がすごいんでしょうか？現場ですぐ使えるものなんですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ず理解できますよ。簡潔に言うと、こ
12 mJ／クラスで学ぶデバイス内オンライン少数ショット逐次学習（12 mJ per Class On-Device Online Few-Shot Class-Incremental Learning）
田中専務拓海先生、最近現場から「センサ端末が学習して新しい品種を現場で覚えられたら便利だ」という声が上がっているのですが、エッジデバイスでそれが可能になる研究があると聞きました。要点を教えていただけますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！この論文は、電池駆動の小型マイコン（MCU
リソース制約型エッジ環境における効率的パラメータ削減によるパレート最適性の達成（Achieving Pareto Optimality using Efficient Parameter Reduction for DNNs in Resource-Constrained Edge Environment）
田中専務拓海先生、お疲れ様です。最近、部下から「エッジで学習できる軽いモデルを導入すべきだ」と言われて困っております。要はクラウド依存を減らしつつ、現場でも学習できるようにしたいという話ですけれども、論文を読んでみたら難しくて……。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、難しい言
ニューロモルフィックハードウェアを用いた高速移動物体検出（Detection of Fast-Moving Objects with Neuromorphic Hardware）
田中専務拓海先生、お時間よろしいですか。部下から『イベントカメラとスパイキングニューラルネットワークで速い物体を捉えられるらしい』と聞いて、正直ピンと来なくてして相談に来ました。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理していけば必ずできますよ。結論から言うと、今回の研究
脳コードユニット（BCU）と基礎コードユニット（FCU）を活用した混合信号ニューロモルフィック設計 — Advancing Neuromorphic Computing: Mixed-Signal Design Techniques Leveraging Brain Code Units and Fundamental Code Units
田中専務拓海さん、最近うちの若手が「ニューラモルフィック」って言っているんですが、正直何を変える技術なのかピンと来ないんです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！ニューラモルフィック（neuromorphic computing）とは脳の仕組みを模した計算方式で、効率よく認知的な処理
TrustZone対応コンシューマIoT上でのメモリ効率的かつ安全なDNN推論（Memory-Efficient and Secure DNN Inference on TrustZone-enabled Consumer IoT Devices）
田中専務拓海先生、最近うちの現場でも「デバイスでAIを動かす」と言われるのですが、TrustZoneってやつで安全に実行できるって本当でしょうか。コスト対効果が心配でして。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。結論を先に言うと、TrustZoneを使って消
リソース制約環境のための軽量深層学習（Lightweight Deep Learning for Resource-Constrained Environments: A Survey）
田中専務拓海先生、うちの現場でAIを入れたいと部下が言うのですが、そもそも『軽量化された深層学習』って何が変わるんですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、要点を先に3つで言うと、計算量の削減、メモリの最適化、そしてハードウェア向けの工夫です。一緒に順を追って説明しますよ。
近似乗算器を組み込んだDARTSによるニューラルアーキテクチャ探索（ApproxDARTS: DARTS with Approximate Multipliers）
田中専務拓海先生、最近部下が「ApproxDARTS」という論文を勧めてきて、AI導入の投資対効果が良くなるって言うんですが、正直何が変わるのか掴めていません。要点を教えていただけますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理していきましょう。結論を先に言うと、App