孫研究室

About研究室について

アルゴリズムから、ハードウェアへ。

孫研究室は、画像処理、ニューラルネットワーク、そして関連するハードウェアの高速化を研究しています。
学習アルゴリズムから高効率なハードウェアシステムまで、視覚コンピューティングを幅広くあつかいます。
動画像圧縮、生成モデル、FPGA/ASICによる高速化、大規模言語モデルを研究テーマに挙げています。
研究のアイデアを、実際に動く高効率なシステムの形にすることを目指しています。

Research研究テーマ

学習アルゴリズムから高効率なハードウェアシステムまで、視覚コンピューティングを探究しています。画像や映像の圧縮を、ニューラルネットワークの設計から、FPGAやASICの回路の実装までつなげて研究しています。

※イメージ画像

学習型画像圧縮↗

ニューラルネットワークを用いて、画像を高い効率で符号化する方法を研究しています。

学習型動画像圧縮↗

動きの情報と、特徴のレベルで注目すべきところを選ぶしくみを活かして、映像を符号化します。

※イメージ画像

機械のための画像符号化↗

機械が画像を認識する作業を対象に、意味の情報を重視した圧縮に取り組んでいます。

※イメージ画像

FPGAで動く画像圧縮↗

FPGAのアーキテクチャの設計から、実際に動くリアルタイムのデモまで、学習型画像圧縮のしくみを高効率にします。

Voices先輩の声

評価・クチコミは、在籍している（していた）学生個人の経験に基づくもので、研究室の公式見解ではありません。クチコミの有無や件数は、研究室の評価を表すものではありません。

インタビューに協力いただいた学生に、内容にかかわらず謝礼（1,000円分のギフト）をお渡しすることがあります。