光の極限性能による強化学習の変革と応用開拓

• Project Area: Photonic Computing Highlighting Ultimate Nature of Light
• Project/Area Number: 22H05197
• Research Category: Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (A)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Review Section: Transformative Research Areas, Section (IV)
• Research Institution: Tokyo University of Science (2024); The University of Tokyo (2022-2023)
• Principal Investigator: 長谷川 幹雄 (2024) 東京理科大学, 工学部電気工学科, 教授 (50358967); 成瀬 誠 (2022-2023) 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 教授 (20323529)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 堀崎 遼一 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 准教授 (20598958) ; 内山 和治 山梨大学, 大学院総合研究部, 准教授 (70538165) ; 長谷川 幹雄 東京理科大学, 工学部電気工学科, 教授 (50358967)
• Project Period (FY): 2022-06-16 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥210,730,000 (Direct Cost: ¥162,100,000、Indirect Cost: ¥48,630,000); Fiscal Year 2024: ¥46,540,000 (Direct Cost: ¥35,800,000、Indirect Cost: ¥10,740,000); Fiscal Year 2023: ¥35,490,000 (Direct Cost: ¥27,300,000、Indirect Cost: ¥8,190,000); Fiscal Year 2022: ¥24,050,000 (Direct Cost: ¥18,500,000、Indirect Cost: ¥5,550,000)
• Keywords: フォトニックコンピューティング / 光コンピューティング / 意思決定 / 強化学習

Outline of Research at the Start

本研究は，意思決定・強化学習機能を光によって実現するメカニズムを探求するとともに，応用システムの開拓に取り組む．これまでの研究は，単一のエージェントが多数のスロットマシンから当たり台を素早く正確に見つけ出すバンディット問題を対象にしていたが，現実の応用では，多状態対応を含めた様々な境界条件の充足が不可欠である．そこで本研究では光カオスや光の量子性に見られる光の特徴を活用し強化学習をスケールさせる新原理の検討を含めた高次機能化を研究する．さらに，動的環境への瞬時適応が必須な通信システムへの応用展開を検討する．