Development of photonic reservoir computing based on complex photonics

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19H00868
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Medium-sized Section 30:Applied physics and engineering and related fields
• Research Institution: Saitama University
• Principal Investigator: Uchida Atsushi 埼玉大学, 理工学研究科, 教授 (50327996)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 砂田 哲 金沢大学, 機械工学系, 教授 (10463704) ; 菅野 円隆 埼玉大学, 理工学研究科, 准教授 (10734890)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: リザーバコンピューティング / 応用光学・量子光工学 / 先端機能デバイス / 複雑系 / 超高速情報処理

Outline of Final Research Achievements

We developed the improvement of photonic reservoir computing as a new machine-learning paradigm for easy training. We achieved better performance of time-series prediction and classification tasks using parallel and deep reservoir configurations, compared with conventional techniques. We fabricated a photonic integrated circuit based on silicon photonics technology and realized fast, low-latency, and energy-efficient photonic reservoir computing. Finally, we published a Japanese textbook of photonic reservoir computing as a compilation of our comprehensive work.

Free Research Field

光情報工学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

光リザーバコンピューティングは、学習の容易な機械学習手法であり、特にエッジコンピューティングへの応用が期待されている。光の状態で信号処理を行うことで、後段の電子回路処理の計算コストを軽減できるため、光センシング技術への応用が期待できる。また、高速・低遅延・低消費電力の光リザーバコンピューティングは、高速マシンビジョンへの応用も可能であり、AI処理の超高速化や省エネルギー化が期待できる。さらに学術的な視点において、本研究で培ったリザーバコンピューティング技術は、物理デバイスを利用した様々なリザーバへと適用可能であり、異なる学際分野における学問的知見の共有という波及効果が期待できる。