ページのトップへ
堀尾 喜彦

堀尾 喜彦
YOSHIHIKO HORIO

氏   名
堀尾 喜彦 (ほりお よしひこ)
職   名
教授
学   位
工学博士
主担当科目
 
ディジタルコンピューティング
学問論演習 ブレインファンクション集積学
専門分野
脳型LSIシステム、非線形集積回路、カオス工学、複雑系工学
研究領域



ブレインモルフィックコンピューティングパラダイムの構築とそのハードウェアシステムの開発に関する研究
複雑ダイナミクスを活用した情報処理VLSIシステムの開発とその応用に関する研究
脳型アナログVLSI回路の開発に関する研究
所属学会


電子情報通信学会(フェロー)
IEEE
日本神経回路学会

略 歴

1982年3月  慶應義塾大学工学部電気工学科 卒業
1984年3月  慶應義塾大学大学院工学研究科電気工学専攻修士課程 修了
1987年3月  慶應義塾大学大学院工学研究科電気工学専攻博士課程 修了
1987年4月  東京電機大学工学部 助手
1991年4月  東京電機大学工学部 講師
1992年4月-1994年3月 米国コロンビア大学 客員教授
1993年10月  東京電機大学工学部 助教授
1999年3月-2002年8月  米国 Epoch Technologies社 副社長
2000年4月  東京電機大学 教授
2016年4月  東北大学電気通信研究所 教授
2018年4月-2019年3月 東北大学電気通信研究所 システム・ソフトウェア研究部門 部門長
2020年4月  東京電機大学 名誉教授
2021年4月  東北大学電気通信研究所附属ナノ・スピン実験研究施設 施設長
2022年4月-2023年3月 東北大学電気通信研究所システム・ソフトウェア研究部門 部門長
2023年4月  東北大学大学院情報科学研究科応用情報科学専攻 専攻長

Mail

代表的な論文

  • T. Orima, T. Tsuji, and Y. Horio: An extended spatiotemporal contextual learning and memory network model for hardware implementation, Procedia Computer Science, vol. 222, pp. 478-487, August 31, 2023. DOI: 10.1016/j.procs.2023.08.186
  • T. Orima and Y. Horio: Preliminary experimental results of a stacked 3D cyclic chaotic neural network reservoir integrated circuit, Nonlinear Theory and Its Applications, IEICE, vol. 13, no. 2, pp. 306-311, DOI: 10.1587/nolta.13.306, 2022.
  • K. Onuki, K. Cho, Y. Horio, and T. Miyano: Secret-key exchange through synchronization of randomized chaotic oscillators aided by logistic hash function, IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers, vol. 69, no. 4, pp. 1655-1667, DOI: 10.1109/TCSI.2022.3140762, 2022.
  • K. Fukuda, Y. Horio, T. Orima, K. Kiyoyama, and M. Koyanagi: Cyclic reservoir neural network circuit for 3D IC implementation, Nonlinear Theory and Its Applications, IEICE, vol. 12, no. 3, pp. 309-322, DOI: 10.1587/nolta.12.309, 2021.
  • T. Orima and Y. Horio: A design method for a passive reflectionless transmission-line model based on the cochlea through parameter optimization techniques, Nonlinear Theory and Its Applications, IEICE, vol. 11, no. 4, pp. 624-635, DOI: 10.1587/nolta.11.624, 2020.
  • A. Kurenkov, S. DuttaGupta, C. Zhang, S. Fukami, Y. Horio, and H. Ohno: Artificial neuron and synapse realized in an antiferromagnet/ferromagnet heterostructure using dynamics of spin-orbit torque switching, Advanced Materials, 1900636, DOI: 10.1002/adma.201900636, 2019.
  • Y. Horio, A brainmorphic computing hardware paradigm through complex nonlinear dynamics, in Understanding Complex Systems, V. In, P. Longhini, and A. Palacios, eds., Springer, ISBN 978-3-030-10891-5, Chapter 5, pp. 36-43, DOI: 10.1007/987-3-030-10892-2_5, 2019.
  • Y. Horio, N. Ichinose, and M. Ogawa: Experimental verification of quasi-periodic-orbit stabilization using a switched-capacitor chaotic neural network circuit, Nonlinear Theory and Its Applications, IEICE, vol. 9, no. 2, pp. 218-230, DOI: 10.1587/nolta.9.218, 2018.
  • W. A. Borders, H. Akima, S. Fukami, S. Moriya, S. Kurihara, Y. Horio, S. Sato, and H. Ohno: Analogue spin–orbit torque device for artificial-neural-network-based associative memory operation, Applied Physics Express, vol. 10, pp. 013007-1 - 013007-4, DOI: 10.7567/APEX.10.013007, 2016.
  • T. Kohda, Y. Horio, Y. Takahasi, and K. Aihara: Beta encoders: Symbilic dynamics and electronic implementation, International Journal of Bifurcation and Chaos, vol. 22, no. 9, DOI:10.1142/S02181274123000315, 2012.
  • Y. Horio and K. Aihara: Analog computation through high-dimensional physical chaotic neuro-dynamics, Physica-D, vol. 237, no. 9, pp. 1215-1225, DOI: 10.1016/j.physd.2008.01.030, July 2008.
  • Y. Horio, T. Ikeguchi, and K. Aihara: A mixed analog/digital chaotic neuro-computer system for quadratic assignment problems, Neural Networks, vol. 18, no. 5-6, pp. 505-513, June/July 2005.

業績リスト

学会・社会・教育活動

広報活動

競争的資金獲得状況

研究室紹介

脳の情報処理様式に学んだ、高性能で効率的、柔軟でロバストな情報処理装置である「脳型コンピュータ」の実現を目指して研究を進めています。特に、脳が多数の神経細胞の複雑なネットワークであることに注目し、物理的な高次元複雑ダイナミクスによる「プロセスによる情報処理」を、アナログ集積回路を核とした計算システムとして実装します。そのため、高次元カオス結合系や大規模複雑系の集積回路実装技術や、超低消費電力で動作する非同期ニューラルネットワーク集積回路構成技術、物理デバイスによる小型シナプス実装技術など、脳型コンピュータのハードウェア実現のための基盤技術の開発を行っています。これと同時に、従来のデジタル計算機とは異なる、超並列脳型コンピュータアーキテクチャとその応用についても研究を進めています。また、ダイナミックに状態や構成が変化する複雑ネットワークにより、自己や意識を持つ自律的な脳型コンピュータの実現も目指しています。