| 研究課題/領域番号 |
16K16129
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
ソフトコンピューティング
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| 研究機関 | 福岡大学 |
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研究代表者 |
菅野 円隆 福岡大学, 工学部, 助教 (10734890)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2018-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
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| 配分額 *注記 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2017年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2016年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
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| キーワード | リザーバコンピューティング / レーザ / 時間遅延フィードバック / 時系列予測 / 相互結合システム / 機械学習 / reservoir computing / 相互結合 / 非線形システム / 応用光学 / 時間遅延ダイナミカルシステム / 半導体レーザ / 光情報処理 / 非線形ダイナミクス / ソフトコンピューティング / 画像、文章、音声等認識 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，物理過程を用いた人工知能の１つである時間遅延光Reservoir Computing (RC)において，情報処理性能の向上手法を提案し，実験・シミュレーションによる実証を行った．この手法では時間遅延された自身のフィードバック信号を有するシステムを２つ用意し，それらを相互結合したシステムを用いる．RCではシステムが入力信号を複雑な信号に変換し，信号の区別を容易にすることに基づいて情報処理を行う．相互結合システムは入力信号をより複雑な信号に変換可能であるため，性能向上が期待できる．
RCの性能を時系列予測テストにより評価した結果，既存の手法よりも高い予測精度を達成可能であることを示した．
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