吉岡研究室紹介 2022年度VER

ビジョン インテリジェントセンシングで 社会にインパクトを いままで： ◦ あるものを観測し、見たままに人間に報告する 目指す姿： ◦ センシング結果から機械自らが認識・判断 ◦ SFの世界を実現するのは僕ら！

ビジョン インテリジェントセンシング いままで：あるものを観測し、見たままに人間に報告する 目指す姿：センシング結果から情報を認識、そして機械自らが判断 自動運転 ヘルスケア 物流、産業 “目” “脳”

研究テーマ “脳”としての次世代のエッジコンピューティング “目”としての3Dセンシング ハードとソフトを”繋ぐ”研究 電子デバイス・半導体 ハードウェア AI・通信 ソフトウェア 回路 3Dセンシング 吉岡研のフォーカス ハードとソフト、両方わかる人材になりませんか

研究テーマ “脳”としての次世代のエッジコンピューティング “目”としての3Dセンシング LOGO FPGA Board ARTY Artix 7 MAC input Trigger MAC output Finish signal PC to monitor outputs デバイス＋回路 世界最長LiDARシステム ISSCC 2018, 2020, VLSI 2020. AI+回路 世界最高効率ディープラーニング回路 VLSI 2018, JSSC 2019. 5mm 2.5mm PLL+ BGR 22ch TIA for TDC 22ch TIA for ADC 22ch TDC 11ch ADC 11ch ADC Digital Circuits センシング＋AI 世界初死角3Dセンシングロボ IROS 2021. ハードとソフトを”繋ぐ”研究

次世代のエッジコンピューティング 各社は独自のニューラルネットプロセッサを研究 ◦⇨それでもまだまだ電力は大きくスピードは足りない！ Tier4社自動運転システム

次世代のエッジコンピューティング ◦デジタル回路を超える新奇回路技術に基づいたAIハードウェア ◦ アナログ回路技術をニューラルネットアクセラレータに応用し従来効率10倍！ ◦ 回路だけではなくシステム、機械学習アルゴリズムにもフォーカス AIシステムアーキテクチャ （吉岡研） 機械学習理論 IoTデバイス 社会実装 東大：今泉 東大：高前田 東大：高瀬 静大：木谷

3Dセンシング：センサ幻惑 センサへの攻撃で自動運転システムを騙す新たなセキュリティ危機 ◦ 特に中核的センサであるLiDARの脆弱性を突き 任意座標に虚偽データを注入するセンサ幻惑攻撃は重大な脅威 悪用した事件が起きると自動運転に対する社会的信頼は失墜 ◦ 自動運転社会への変革が困難に ◦ University of California Irvineと共同研究 センサ幻惑攻撃 LiDAR 事件を未然に防ぐためセンサセキュリティ研究が必要 攻撃レーザ 実車点群 虚偽データ 任意座標 虚偽データ注入 急ブレーキ誘発 搭乗者負傷

3Dセンシング：ヘルスケア 3Dセンシング技術をヘルスケアへ転用 LiDARによるリハビリ自動化プロジェクト ◦ 岡山大医学部と共同研究 ◦ 3年以内の臨床応用を目指して 計測 数値化 入力 現在の 工程 本研究の 工程 ・デジタル化だけのDXとならないように、労働生産性を計測 ・計測精度だけでなく計測時間・入力時間もKPIとして開発 3Dセンサに よる自動計測 θ AIによる 関節角度域推定 オープン規格による 電子カルテ出力 分度器を用い た手動計測 手動測定中 に紙へメモ 勤務後にメモを電子 カルテへ一斉入力 中原龍一先生 整体外科における 3Dセンシング応用の先駆者！

吉岡研に向いている人 • 吉岡研の研究内容に興味・好奇心がある – 特にハードとソフトの両方に興味・好奇心がある • センシング・コンピューティングの土台はハードウェア • ハードの知識は就職後も必ず役立ちます – 国際学会とか面白そう – 若い先生とワイワイやりたい – いろいろな大学と関わる共同研究面白そう • 必要でないこと – 回路、機械学習、プログラミングの知識 – 配属後に研修で勉強します

研究室活動について • コアタイムなし – 平日7-8時間の研究を自主的に – 週１の全体ミーティング • 3月～6月は新人研修を予定 • 資料作成・発表・回路、機械学習の基礎を輪講ベースで勉強 • 7月～卒論研究をスタート

もう少し詳しく話しませんか？ https://sites.google.com/keio.jp/keio-csg/ 吉岡研HPの見学フォームを送ろう！ 研究室説明会： 10/27 16:00- 11/1 16:00- 11/8 16:00- 途中退席OK。気軽にどうぞ B3へのメッセージ..のページにあります。

研究環境 • ノートパソコン、ディスプレイ等支給 • 3Dセンサ – LiDAR 8台、3Dカメラ10台 • 機械学習環境 – 現在GPUワークステーション*2台 • 回路設計環境 – 先端CMOSプロセスの試作（TSMC 28nm/65nm） – 設計サーバー導入済

慶應から世界へ • 国際学会で発表しよう！ – 競合相手はMIT、スタンフォード、インテル、 Googleなど – 慶應の学生のポテンシャルと教員の熱意 で彼らに負けない研究をしましょう！ 集積回路の国際学会：ISSCC 聴衆：3000人