| Project/Area Number |
22K21269
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
1001:Information science, computer engineering, and related fields
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
Mihana Takatomo 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 助教 (30963277)
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| Project Period (FY) |
2022-08-31 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
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| Keywords | レーザネットワーク / 意思決定 / 強化学習 / 同期現象 / レーザカオス / 光アクセラレータ |
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| Outline of Research at the Start |
情報通信技術の爆発的発展とムーアの法則の終焉に見られる従来技術の限界のなかで，コンピュータと協調しながらコンピューティングの課題を解く光アクセラレータの研究が活発化している．本研究では，提案者が先駆的業績を有する半導体レーザネットワークに基づいて，光アクセラレータとして機能する，競合回避を実現するネットワーク構造を発見し，さらに， Beyond 5Gにおける通信分野の課題に帰着される競合バンディット問題の飛躍的に効率的な解決に貢献する．
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| Outline of Final Research Achievements |
In this study, we devised and demonstrated a collaborative decision-making system that utilizes two synchronization phenomena, lag-synchronization of chaos, and zero-lag synchronization, in semiconductor laser networks. Furthermore, we proposed a method for constructing a laser network that theoretically enables collision avoidance using network and chaos theory.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
今までレーザネットワークのダイナミクスや性質を調査する研究はセキュリティへの応用のために行われてきたが，意思決定や機械学習の進展により，再度，応用の視点を持った調査研究が必要であることを十分に示した．一方で，今まで協調的意思決定は量子システムでの考案にとどまっていたため，本研究のような実証まで行えた例はない．協調的意思決定を必要としている通信分野への展開は，「光情報は光で処理する」という光アクセラレータを体現する応用が見えており，欧米で電子AIアクセラレータが考えられている中で重要な社会的意義のある研究であるといえる．
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