2026年度未踏ターゲット事業(リザバーコンピューティング技術を活用したソフトウェア開発分野)採択プロジェクト概要（原田PJ）

1．担当プロジェクトマネージャー

• 田中 剛平（名古屋工業大学 大学院工学研究科 知能情報プログラム 教授）

2．採択者氏名

• 原田 誠史（トヨタ自動車株式会社 ソフトウェアPF開発部）

3．採択金額

• 3,960,000円

4．プロジェクト名

• 組み込み環境のためのRCコンパイラの開発

5．応募枠

• 通常枠

6．関連Webサイト

• なし

7．申請プロジェクト概要

本プロジェクトはリザバーコンピューティング（RC）に特化した専用コンパイラを開発し計算資源の限られた環境でも高効率な推論を実現することを目的とする。RCは学習コストが小さく時系列予測や異常検知に適した機械学習手法である一方で固定ランダム重みを持つリザバー層や状態更新ループを中心とする実行形態など既存の深層学習モデルとは異なる構造的特徴を有する。そのためマイコンなどの低リソース環境へのデプロイを目的とする一般的な深層学習向け最適化ツールの恩恵を十分に受けられないという課題が残されている。
そこで本プロジェクトではPythonで記述可能なRC向けDSLを設計しLLVM/MLIRを基盤とする専用方言を通じてRCモデルからターゲット環境に応じた最適化コードを生成する。さらにJIT実行を用いた高速な評価により量子化ビット幅やスケーリング係数などのパラメータを自動探索し推論精度と計算量のバランスを最適化する。これにより浮動小数点演算処理装置を持たない安価なマイコン上でも高速・低消費電力かつ高精度なRC推論を実現することを目指す。開発した技術の有効性は最適化を行わないベースライン実装や既存の深層学習向け最適化ツールとの比較により評価する。

8．採択理由

低資源のマイコンに組み込むRCを想定し、RCの軽量化のために専用コンパイラを開発する事業であり、高い未踏性があると思います。計算性能と計算効率の間のトレードオフを意識しながら目標設定を定めることが必要かと思います。また、具体的な応用例を検討することが期待されます。