助教-
計算資源の限られたエッジデバイス向けに、日々登場する様々なアプリケーションを軽量化・高効率化する研究を行っています。特に、小規模なFPGAボード（書き換え可能なハードウェア）を対象に、それぞれのアプリケーションに特化したオリジナルの回路を設計・実装しています。 深層ニューラルネットワークの学習（エッジAI・TinyML）、点群処理、自己位置推定と地図構築など幅広い分野に関心を持っています。
計算負荷とメモリコストは増大する一方であるため、精度や性能をなるべく維持しつつエッジデバイスへ適用するためには、何かしらの工夫が求められますが、その工夫を生み出すことに、研究の面白さがあると考えています。