Publicly Offered Research
Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (A)
本研究は光学的アプローチによるニューラルネットワークのハードウェア実装法に関する．特に，大規模かつ多様なニューラルネットワークを実装するための方法として，空間光変調器（SLM）による光変調部，散乱媒質を介した光結合部，カメラによる光検出部からなる光演算ユニットを，電子処理を介して結合する「光電子融合型AIハードウェア」に着目する．通常，光演算ユニットの入力は光の振幅または位相分布，出力は光の強度分布と限定的であるが，本研究では，変調・検出する物理量を振幅と位相の両方（複素振幅）に拡張し，当該技術のポテンシャルを最大限引き出すための電子処理法および複素振幅変調・検出法について研究する．
