| 日時 | 2025年8月22日（金）13：00～16：00 |
| 開催方法 | Zoom Meetingによるオンライン配信（※アーカイブ配信は予定しておりません。） ※開催前日までに、ZoomのURLをお送りします。 ※当日は、記録用に事務局にてZoomの録画をさせていただきます。 |
| 対象者 | センサ＆IoTコンソーシアム会員、入会を検討中の方・企業様 |
| 参加費 | センサ＆IoTコンソーシアム会員：無料 一般（コンソーシアム未入会の方）：10,000円/1名 ※一般ご参加の方へは、別途参加費のお支払いのご案内を事務局よりいたします。 |
| 定員 | 100名 |
ニューロモルフィックAIは、人間の脳の神経回路を模倣して情報処理を行う次世代人工知能技術であり、スパイク信号によるイベント駆動型の動作によって、低消費電力かつリアルタイム処理を実現します。特に近年では、神経細胞そのものや炭素材料（グラフェンやカーボンナノチューブなど）を用いたリザバー素子の開発が進んでおり、これらは時間的に複雑な信号処理を得意とする物理リザバーとして機能し、ニューロモルフィックシステムの学習・予測能力を飛躍的に高めています。
本セミナーでは、神経細胞と炭素系材料を活用したニューロモルフィックAIの構築とその応用展開について紹介していただきます。
※本イベントは、コンソーシアム未入会のの皆様にもご参加いただけることなりました。
＜プログラム＞
１３：００－１３：１０ はじめに（開会挨拶、タイムテーブルなど）
【モデレーター】
三宅 丈雄 先生（早稲田大学大学院情報生産システム研究科 教授）
１３：１０－１３：５０
多様化する「ニューラルネットワーク」の可能性と細胞工学技術の役割
山本 英明 先生（東北大学 准教授）
脳神経回路の数理モデルである人工ニューラルネットワーク（ANN）は、機械学習・人工知能の基盤技術として社会に大きなインパクトをもたらしている。ANNに加えて、神経発火を直接扱うスパイキングニューラルネットワーク（SNN）も、NNの計算を少ない電力でハードウェア実装する方法として注目されている。一方、生物のニューラルネットワーク（BNN）は、化学エネルギーを活用し、極めて効率的な情報処理や学習を実現している。本講演では、自発活動や可塑性などのBNNの特徴の理解を目指した細胞工学技術および人工神経細胞回路の応用研究について紹介する。
１３：５５－１４：３５
ダイヤモンド／グラフェン接合を用いた新規ニューロモルフィック光デバイス開発
植田 研二 先生（早稲田大学 教授）
本講演では、講演者等が新規に見出したダイヤモンド／グラフェン接合素子の特異な光特性
（光照射により素子の抵抗状態が切り替わる光メモリスタ特性）を用いた新規ニューロモルフィック
光デバイスについて紹介する。具体的な光デバイスとして、情報の重要度に応じて光記憶時間が変化し
重要な光（画像）情報のみが長期記憶される脳型記憶イメージセンサや、高効率画像認識が可能な
物理リザバー素子を開発したので報告する。
１４：４０－１５：２０
高効率AIシステム向けたマテリアル物理リザバー素子の最近の進展
田中 啓文 先生（九州工業大学 教授）
アブストラクトにつきまして、Web掲載の準備ができ次第、順次公開いたしますので、今しばらくお待ちください。
１５：２０－１５：５０ パネルディスカッション
＜パネリスト＞
講演者 山本 英明 先生、植田 研二 先生、田中 啓文 先生
＜モデレーター＞
三宅 丈雄 先生（早稲田大学大学院情報生産システム研究科 教授）
１５：５０ー１６：００ 終わりに
※セミナータイトル、および詳細が決定次第、こちらのページにてご案内予定です。
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参加者：会員・一般
参加費：会員／無料 一般／10,000円
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