Development of a Structural Analysis Framework for Pseudo-Networks Based on Optical Systems and Its Application to Machine Learning

• Project/Area Number: 25K03192
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 61040:Soft computing-related
• Research Institution: Saitama University
• Principal Investigator: 菅野 円隆 埼玉大学, 理工学研究科, 准教授 (10734890)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 島田 裕 埼玉大学, 理工学研究科, 准教授 (50734414)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥18,460,000 (Direct Cost: ¥14,200,000、Indirect Cost: ¥4,260,000); Fiscal Year 2027: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2026: ¥6,370,000 (Direct Cost: ¥4,900,000、Indirect Cost: ¥1,470,000); Fiscal Year 2025: ¥7,540,000 (Direct Cost: ¥5,800,000、Indirect Cost: ¥1,740,000)
• Keywords: リザバーコンピューティング / ネットワーク / レーザ / 光 / 物理深層学習

Outline of Research at the Start

リザバーコンピューティング（RC）は，ランダム結合を有するネットワークの出力部のみを学習する機械学習フレームワークである．近年，RCの光実装が注目を浴びている．光RCでは，一見してネットワークには見えない光システムを疑似的にネットワークと見なし，その応答を用いて情報処理を実現する．このとき光技術を用いて実現した疑似ネットワークの構造は不明であることが多く，物理リザバーの設計において大きな障害となっていた．本研究では，疑似ネットワークと見なした光システムに対して複雑ネットワーク解析技術に基づく疑似ネットワーク推定技術を開発し，光リザバーの設計および評価のための新たな理論基盤の確立を目指す．