発表スライド・ポスター / Presentation Slides & Posters

分散アルゴリズム / Distributed Algorithms

分散アルゴリズムとは、自律動作する多数のプロセスを協調動作させるアルゴリズムです。インターネットのような大規模自律分散システムからナノスケールの素子を用いたナノスケール分散システムまで、さまざまなタイプの分散システムを効率よくディペンダブルに運用する分散アルゴリズムを開発しています。システムを稼働させながら自己修復する自己安定アルゴリズム、システム内を自律的に駆け回るモバイルエージェント、多数のロボットが協調する自律分散ロボット群、ビットコインなどで用いられる分散型台帳などの新しい分散システムも積極的に研究しています。とくに、自律分散ロボット群については、150台のKilobot、15台のKhepera IVを用いて、アルゴリズムの実証実験も行っています。

We focus on designing algorithms to improve dependability and performance of various distributed systems. In particular, we treat novel distributed systems such as self-stabilizing systems, mobile agents, mobile robots, and blockchains. We also conduct experiments with 150 Kilobots and 15 Kheperas.

集積回路の高信頼化技術 / VLSI Design and Test

数百億個以上のトランジスタで構成される大規模回路（large scale integrated circuit: LSI）を正確に長期間動作させるためには設計時にディペンダビリティの考慮が必須になります。我々は、微細な素子1つ1つの振る舞いをモデル化し解析するための統計手法や設計手法、テスト手法について研究しています。また、最近では、また、最近では、サプライチェーンの複雑化により脅かされている回路自体のTrustability向上に向けて、偽造回路検出、ハードウェアトロイ検出の研究を行っています。さらに、次世代メモリとして期待されるReRAMやSiCに代表されるワイドバンドギャップ半導体など、新物理現象による回路の研究にも取り組んでいます。どの研究テーマでも、「実践的・実証的に」をモットーに、共同研究企業から提供されたデータの活用、FPGAやLSIチップの試作など、実際のLSI設計開発現場と同様の環境で研究に取り組んでいます。

In order to operate a large scale integrated circuit (LSI) composed of several tens of billions of transistors accurately for a long time, it is necessary to consider dependability in the design. Thus we are studying design methods, test methods, and statistical methods for modeling and analyzing the behavior of each transistor. Recently, we also conduct researches on counterfeited LSI detection and hardware Trojan detection to improve the trustability of the circuit itself, which is threatened by the complexity of the supply chain. Furthermore, we start researches on circuits with new materials, ReRAM and SiC. In any research theme, with the motto of "practical and empirical", we conduct researches in the same environment as the actual LSI design development through the utilization of data provided by collaboration companies and prototype design on FPGA and LSI.

太陽光発電システム発電量最適化 / Maximum Power Generation for PV Arrays

多数の太陽光発電パネルから構成される太陽光発電アレイでは、故障・劣化・部分影などによって、パネル間に発電格差が起きるとシステム全体の発電量が大きく低下することがあります。これを防止するために、最大電力追従（Maximum Power Point Tracking, MTTP) などの対策が考えられていますが、太陽光発電パネルの発電能力を最大限生かした発電ができるとは限りません。そこで、我々の研究チームでは、パネル間の接続を再構成することによる発電量最適化に取り組んでいます。

Photovoltaic Array (PV array) composed of a number of photovoltaic panels (PV panels) might reduce power generation capability due to mismatching of power generation among PV panels caused by faults, aging, or partial shading. Maximum Power Point Tracking (MPPT) can partially solve this problem, it might not achieve the maximum power generation. Our research group is tackling PV array reconfiguration for the maximum power generation.