Core functions of logistics route finder achieved in plasma-channel experiments

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 22K18704
• Research Category: Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Medium-sized Section 14:Plasma science and related fields
• Research Institution: The University of Shiga Prefecture
• Principal Investigator: Osamu Sakai 滋賀県立大学, 工学部, 教授 (30362445)
• Project Period (FY): 2022-06-30 – 2024-03-31
• Keywords: プラズマ / 物流ルート探索 / 強化学習 / アナログコンピューティング

Outline of Final Research Achievements

Logistic routing and long-channel plasma generation shares configurational common points, and rapid plasma ignition and its suggestions successfully shortened route findings in a function of analog computing. Based on the maze-solving function of plasma and increasing number of electrodes pair, plasma emission patterns form very rapidly in comparison with numerical computation of route design. Such results were successfully analyzed in comparison with reinforcement-learning models. These facts indicate that plasma possesses some kinds of analog computing capability, which works remarkably for a problem of NP (Non-deterministic Polynomial-time) hardness.

Free Research Field

プラズマ理工学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究により、これまでプラズマが特定の機能（この場合、経路探索能力）について、決して完全なものではないものの、従来の計算機に比べて桁違いに高速であることを示すことができた。また、その機構のモデル化において、強化学習法における行動価値関数の計算式とプラズマ中の粒子輸送の方程式との間の共通性を新たに見出した。プラズマ生成の形態としても、誘電体バリア放電を用いることで、安定して多電極間の複雑プラズマ形状を実現できることを示した。これらの成果は、これまでにプラズマ理工学の枠内で得られていた知見を超えて、新たなアナログコンピューティングツールとして評価に値することを実証した。