2021 Fiscal Year Research-status Report
光リザーバコンピューティングの多機能化と並列リザーバによる高性能化
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20K15185
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| Research Institution | Saitama University |
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Principal Investigator |
菅野 円隆 埼玉大学, 理工学研究科, 助教 (10734890)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | リザーバコンピューティング / 時間遅延システム / 機械学習 / 強化学習 / 情報処理容量 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
令和３年度は「リザーバの応答出力と情報処理能力の関係調査」について着目し，研究を行った．具体的には，(1) Karhunen-Loeve展開を用いた解析，(2) Information Processing Capacityによる情報処理能力の定量化 について研究を行った．
Karhunen-Loeve展開は，ベクトルの分布を近似する部分空間を算出する手法であり，時間遅延レーザシステムの複雑さをエントロピーとして定量化するために用いた．その結果，遅延時間が長いほどエントロピーが高くなることが明らかとなった．これは遅延時間が長いほど記憶能力が高くなるため，現在に加えて過去の状態を含めてリザーバが入力を区別していることを意味している．このような特徴は強化学習に適している．時間遅延リザーバを強化学習に利用できれば過去の状態を含めて入力状態を区別できるため，より応用範囲が広がる．そこで時間遅延リザーバを用いた強化学習手法を提案し，実験的な実証を行った．簡単なベンチマークタスクであるが，リザーバを用いた強化学習の実装に成功した．本研究成果をまとめたものを国際学会論文誌Scientific Reportから出版した．
２つ目の解析として，Information Processing Capacity を用いた．これはリザーバが有する情報処理容量を記憶能力と非線形性の両方の観点から定量化する指標である．本解析を光リザーバコンピューティングに対して適用した．特に，光強度変調方式と光位相変調方式の信号入力変調スキームに対して適用し，２つの方式を比較した．その結果，非線形性において光位相変調方式が光強度変調方式よりも優れた性能を示すことが明らかとなった．これは光の複素振幅という特徴がリザーバにおいて有効に働いていることを示唆している．本研究成果はOptics Expressに投稿準備中である．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本研究課題の進捗状況は，当初計画のとおりに順調に進んでいる．令和３年度の当初計画は「リザーバの応答出力と情報処理能力の関係調査」であり，順調に遂行することができた．リザーバの情報処理能力を評価するための手法として採用した (1) Karhunen-Loeve展開を用いたエントロピーの評価 および (2) Information Processing Capacity による情報処理容量の定量化 は，リザーバの異なる能力を定量化することが可能である．(1) はリザーバが入力を区別する能力を評価しており，(2) はリザーバの持つ非線形性と記憶能力を評価している．これらの指標に基づいて，時系列予測や非線形チャネル等化などの教師あり学習や強化学習に適したリザーバの構築を行うことができる．また実験および数値シミュレーションの両面から調査を実施することができ，数値シミュレーション結果が実験結果をよく再現していることを確認できた．
また本研究からの着想を得た新たな発展として，リザーバコンピューティングと強化学習との融合についての研究も遂行している．これはリザーバコンピューティングにおけるモデル選択と呼ばれる手法であり，時間的に環境が変化する状況において適応的に情報処理を実現が可能となる．今年度は，本手法を実験的に実装し，さらに変化する環境が複数存在する場合における性能について調査した．その結果，本手法が３以上の異なる環境変化に対しても適用可能であることが明らかとなった．さらに実験的にモデル選択が可能であることを示した．本研究成果は国際学会Nonlinear Theory and Its Applications, IEICE にて発表済みである．
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| Strategy for Future Research Activity |
令和４年度は，異なる遅延時間を有する複数の時間遅延システムをリザーバとして使用し，情報処理精度を評価する予定である．これまでの知見から，遅延時間を変化させることで，リザーバとしての能力である非線形性および記憶能力が変化することが確認できている．一般的に物理システムは，その構造を変化させることに制限があるため，情報処理目的に応じてネットワークを変化させることは難しい．しかしながら本研究において時間遅延ループの構造を変化させることを介して，情報処理タスクごとに適したリザーバを実現できることが示唆されている．このとき，非線形性と記憶能力はトレードオフの関係があるため，様々なタスクに適した時間遅延リザーバの実現が難しい．そこで本年度は，異なる遅延時間を有する複数のリザーバを用意し，並列に利用することで多様なタスクへの適応性を向上させることを目的とする．また遅延時間だけでなく，他のパラメータをいくつか選択し，情報処理精度の向上のためにどのパラメータを異なる値に設定することが適しているかを調査する．具体的な情報処理タスクとして，カオス時系列予測タスク，非線形チャネル等化タスク，MNISTと呼ばれる文字認識タスクを用いて評価する．
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| Causes of Carryover |
半導体不足などの影響で，発注を行っていた物品の納品に遅れが出たため，次年度に納品することとなった．該当物品については今年度早々に納品する予定である．
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Research Products
(10 results)
