立命館大学 研究者学術情報データベース
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> 李 恒毅
(最終更新日 : 2023-05-15 15:00:36)
リ コウキ
李 恒毅
LI HENGYI
所属
総合科学技術研究機構
職名
専門研究員
業績
その他所属
プロフィール
学歴
職歴
委員会・協会等
所属学会
資格・免許
研究テーマ
研究概要
研究概要(関連画像)
現在の専門分野
研究
著書
論文
その他
学会発表
その他研究活動
講師・講演
受賞学術賞
科学研究費助成事業
競争的資金等(科研費を除く)
共同・受託研究実績
取得特許
研究高度化推進制度
教育
授業科目
教育活動
社会活動
社会における活動
研究交流希望テーマ
その他
研究者からのメッセージ
ホームページ
メールアドレス
科研費研究者番号
researchmap研究者コード
外部研究者ID
学歴
1.
2020/04~2023/03
立命館大学 理工学研究科 電子システム専攻 博士課程 修了 工学博士
2.
2007/09~2011/07
中原工学院 電子情報学 自動化 卒業 工学学士
職歴
1.
2011/07 ~ 2020/03
中原工学院 電子情報学 技術職員
所属学会
1.
2022/10 ~
IEEE
研究テーマ
1.
Computer architecture and high performance computing for artificial intelligence
研究概要
Auto-Generation of Optimal Al Models with High-Performance Computing
Artificial Intelligence (AI) has promoted breakthrough progress for nearly all over domains. However, the current yet comprehensive AI theory that especially lacks precise guidance in designing high-efficient networks, heavy workload which demands huge amount of hardware resource, seriously overparameterization with significant number of redundancies, have been severe obstacles that impede the further high-efficient application of AI. The research aims to improve the current AI theory to provide theoretical foundation for designing high-performance deep neural networks (DNNs), and further develop an automatic system for implementing AI applications on target tasks with architecture-level optimization, involving software level and hardware level optimization. The research aims to provide a comprehensive solution for AI applications in various fields, addressing the current obstacles and enabling high-efficiency implementation of AI for targeted tasks
現在の専門分野
高性能計算, 電子デバイス、電子機器
研究者からのメッセージ
1.
Welcome to exchange ideas
am currently a senior researcher at Ritsumeikan University. I received my Ph.D. degree from the College of Science and Engineering at Ritsumeikan University in Japan. My research interests lie in the high-performance computing of Artificial Intelligence (AI), FPGA-based accelerator design for AI, and Edge computing.
Over the years, I have been dedicated to advancing the field of AI by designing innovative hardware solutions to accelerate the training and inference of neural networks. I have also been actively involved in research on edge computing, exploring how to enable efficient and secure AI processing at the edge of the network.
As a researcher, I am committed to creating practical and impactful solutions that can benefit society. I believe that AI has the potential to transform various industries and improve people's lives, and I am excited to contribute to this endeavor.
Thank you for considering my self-introduction. Please let me know if you have any further questions or if there is anything else I can assist you with.
メールアドレス
科研費研究者番号
70986728
外部研究者ID
ORCID ID
0000 0003 4112 7297