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論文採択

論文がScientific Reportsに採録されました

以下の論文が、Nature Portfolio の総合科学誌 Scientific Reports に採録されました。

Reducing Spiking Neural Network Inference Latency for Behavior Cloning with Input Adaptive Leakage

Takehiro Habara (Kyoto University), Takashi Sato (Kyoto University), Hiromitsu Awano (Nagoya University)

The following paper has been accepted for publication in Scientific Reports.

Reducing Spiking Neural Network Inference Latency for Behavior Cloning with Input Adaptive Leakage

Takehiro Habara (Kyoto University), Takashi Sato (Kyoto University), Hiromitsu Awano (Nagoya University)

論文採択

論文がIEEE Transactions on VLSI Systemsに採録されました

以下の論文が、VLSI システム分野の主要論文誌である IEEE Transactions on Very Large Scale Integration (VLSI) Systems (TVLSI) に採録されました。

Leak-CIM: A PVT-Robust and Energy-Efficient SRAM Computing-in-Memory Macro Exploiting Transistor Leakage

Hiroto Tagata (Kyoto University), Takashi Sato (Kyoto University), Hiromitsu Awano (Nagoya University)

The following paper has been accepted for publication in IEEE Transactions on Very Large Scale Integration (VLSI) Systems (TVLSI).

Leak-CIM: A PVT-Robust and Energy-Efficient SRAM Computing-in-Memory Macro Exploiting Transistor Leakage

Hiroto Tagata (Kyoto University), Takashi Sato (Kyoto University), Hiromitsu Awano (Nagoya University)

学会発表

第44回日本ロボット学会学術講演会(RSJ2026)で3件の発表を行いました

2026年9月1日から4日にかけて金沢大学で開催された 第44回 日本ロボット学会学術講演会(RSJ2026) において、当研究室および共同研究先から計3件の口頭発表を行いました。

力情報を利用したLLM文脈内学習とDMPによるロボットアーム動作生成の発表
VLM内部表現の再利用によるVision-Language-Actionモデルの動作生成高速化の発表
FPGAを用いた低コスト多関節ロボット向け低遅延バイラテラル制御システムの構築の発表
左から 粟野(3G3-05)、久野(3B4-03)、清林(3G4-03)

力情報を利用したLLM文脈内学習とDMPによるロボットアーム動作生成

濱田 幸汰(京都大学)・佐藤 高史(京都大学)・境野 翔(筑波大学)・粟野 皓光(名古屋大学) 3G3-05

VLM内部表現の再利用によるVision-Language-Actionモデルの動作生成高速化

久野 翔也(京都大学)・佐藤 高史(京都大学)・粟野 皓光(名古屋大学) 3B4-03

FPGAを用いた低コスト多関節ロボット向け低遅延バイラテラル制御システムの構築

清林 義生(京都大学)・佐藤 高史(京都大学)・粟野 皓光(名古屋大学) 3G4-03

We presented three papers at the 44th Annual Conference of the Robotics Society of Japan (RSJ2026), held September 1–4, 2026 at Kanazawa University.

Presentation on force-aware LLM in-context learning and DMP
Presentation on accelerating Vision-Language-Action models
Presentation on an FPGA-based low-latency bilateral control system
From left: Awano (3G3-05), Kuno (3B4-03), Kiyobayashi (3G4-03)

Robot Arm Motion Generation via Force-Aware LLM In-Context Learning and DMP

Kota Hamada (Kyoto University), Takashi Sato (Kyoto University), Sho Sakaino (University of Tsukuba), Hiromitsu Awano (Nagoya University) 3G3-05

Accelerating Vision-Language-Action Model Inference by Reusing VLM Internal Representations

Shoya Kuno (Kyoto University), Takashi Sato (Kyoto University), Hiromitsu Awano (Nagoya University) 3B4-03

An FPGA-Based Low-Latency Bilateral Control System for Low-Cost Articulated Robots

Yoshiki Kiyobayashi (Kyoto University), Takashi Sato (Kyoto University), Hiromitsu Awano (Nagoya University) 3G4-03

論文採択

論文がICCAD 2026に採択されました

以下の論文が、電子設計自動化(EDA)分野の主要国際会議である ICCAD 2026(IEEE/ACM International Conference on Computer-Aided Design)に採択されました。

PALETTE: A Reconfigurable LUT-CIM Macro Featuring On-Chip Parallel LUT Update and Pipelined Accumulation

Hiroto Tagata (Kyoto University), Takashi Sato (Kyoto University), Hiromitsu Awano (Nagoya University)

The following paper has been accepted for presentation at ICCAD 2026 (IEEE/ACM International Conference on Computer-Aided Design).

PALETTE: A Reconfigurable LUT-CIM Macro Featuring On-Chip Parallel LUT Update and Pipelined Accumulation

Hiroto Tagata (Kyoto University), Takashi Sato (Kyoto University), Hiromitsu Awano (Nagoya University)

お知らせ

名古屋大学 粟野研究室(コンピュータ・アーキテクチャ)が発足

2026年4月1日に、名古屋大学に粟野が着任し、粟野研究室(工学研究科 情報・通信工学専攻 情報通信講座 コンピュータ・アーキテクチャグループ)が発足しました。

当研究室では、LSI設計自動化、ハードウェアアクセラレーション、そして人・ロボット・計算機のインタラクションを横断する研究を展開してまいります。

より便利で持続可能な社会、そして多様な価値観が共生できる社会の実現に向け、次世代の計算基盤技術とアプリケーションの創出、および次代を担う人材の育成を通じて、地域・社会ならびに世界に貢献してまいる所存です。ご支援のほど、何卒よろしくお願い申し上げます。

On April 1, 2026, Prof. Awano joined Nagoya University and established the Awano Laboratory (Computer Architecture Group, Department of Information and Communication Engineering, Graduate School of Engineering).

Our research spans LSI design automation, hardware acceleration, and the interaction between humans, robots, and computing systems.

We aim to contribute to society by developing next-generation computing infrastructure and applications, and by nurturing the engineers and researchers who will lead the field. We look forward to your continued support.