ローカル LLM 支援によるエッジ AI 半導体の次世代高効率設計基盤の創出
| 体系的番号 |
JPMJES2511 |
研究代表者 |
石原 亨 名古屋大学, 大学院情報学研究科, 教授
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| 研究期間 (年度) |
2025 –
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| 概要 | 世界の半導体設計はLLMを設計に活用するLLM-Aided Design (LAD)が主流となりつつある。日本が半導体設計力を高めるためには、LLMの中でも独自にカスタマイズ可能なローカルLLMの活用が鍵となる。本課題では、ローカルLLMを活用するL-LAD技術とローカルLLMをファインチューニングする技術を協調して開発する。各社が自社IPを保護しつつ独自に設計効率を向上できるL-LAD技術に基づき、次世代エッジAI半導体（トランスフォーマ回路やニューロモルフィック回路および光電融合AI回路等）の開発を高効率化する。具体的には、チップのエネルギー効率を維持しながら、設計期間を半減させることを目指す。産業展開やEDA企業との連携、人材育成への波及効果も狙う。
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| 研究領域 | 高効率自動設計による次世代AI回路・システム |
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