企業の方へ

共同研究・受託研究・学術コンサルティング・講演のご案内

当研究室では、集積回路（FPGA・ASIC・SRAM コンピューティングインメモリ）、エッジ AI、 ロボットの実時間制御（模倣学習・Vision-Language-Action モデルの高速化・低遅延バイラテラル制御）を、 回路から学習アルゴリズム、実世界で動くロボットまで一気通貫で研究しています。

こうした技術について、企業の方からのご相談もお受けしています。

研究している技術

詳細は研究内容にあります。

回路設計の自動化

AI for Circuits
  • 仕様書・自然言語から Verilog やレイアウト（GDSII）を生成するフローの試作
  • 既存の設計フローへの LLM 導入の可否評価
  • オープン PDK・FPGA での検証

AI ハードウェア

Circuits for AI
  • AI モデルを FPGA／ASIC に載せたときの速度・消費電力・面積の見積もりと実装
  • 22 nm 実チップで実測済みの SRAM コンピューティングインメモリ、乗算器不要の DNN アクセラレータなど設計資産の適用
  • AI チップ・FPGA の選定と比較評価

ロボット制御

Systems & Robotics
  • 既存のロボットへの低遅延制御（FPGA によるバイラテラル制御・模倣学習）の後付け
  • Vision-Language-Action モデルの端末（エッジ）実行と高速化
  • 遠隔操作・模倣学習の実機検証

前提

  • 実チップの試作（テープアウト）は費用と期間が大きいため、まず FPGA・シミュレーションでの評価から始めます
  • 製品開発そのもの（量産設計・保守）は行っていません。研究要素のある課題が対象です
  • 研究室に GPU クラスタや大型の測定設備はありません。それらが必要な場合は、進め方から相談させてください

連携の形

  1. 共同研究
  2. 受託研究（研究性より課題解決を優先。成果は報告書。論文発表は必須ではありません）
  3. 学術コンサルティング・技術相談（AI チップ・FPGA の選定と評価、設計自動化の導入、ロボット制御の相談など）
  4. 講演・企業研修（例：「AI チップ入門：機械学習のためのハードウェアアクセラレーション」）

これまでの成果（抜粋）

  • 22 nm 実チップで実測した SRAM コンピューティングインメモリマクロ（IEEE TVLSI 2026、ICCAD 2026）
  • 乗算器を使わない全ディジタル DNN アクセラレータ（DAC 2025）
  • FPGA による低遅延バイラテラル制御と Vision-Language-Action モデルの動作生成高速化（日本ロボット学会 RSJ2026）
  • 不確かさに応じた力触覚ガイダンスによるヒューマノイドの遠隔操作（IEEE RA-L 2023）
  • スパイキングニューラルネットワークの低遅延推論とロボット模倣学習への適用（Scientific Reports 2026）

一覧は研究業績をご覧ください。

お問い合わせ

興味をお持ちの方は、お気軽にご連絡ください。 まずは話を聞いてみたい、という段階でも構いません。 秘密保持契約（NDA）を結んだうえでお話しすることもできます。

  • 研究室： pj.u-ayogan ta onawa

  • 名古屋大学 産学官連携推進本部：産学連携相談申込フォーム