| 研究課題/領域番号 |
22K21269
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| 研究種目 |
研究活動スタート支援
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
1001:情報科学、情報工学およびその関連分野
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
巳鼻 孝朋 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 助教 (30963277)
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| 研究期間 (年度) |
2022-08-31 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2023年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2022年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | レーザネットワーク / 意思決定 / 強化学習 / 同期現象 / レーザカオス / 光アクセラレータ |
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| 研究開始時の研究の概要 |
情報通信技術の爆発的発展とムーアの法則の終焉に見られる従来技術の限界のなかで，コンピュータと協調しながらコンピューティングの課題を解く光アクセラレータの研究が活発化している．本研究では，提案者が先駆的業績を有する半導体レーザネットワークに基づいて，光アクセラレータとして機能する，競合回避を実現するネットワーク構造を発見し，さらに， Beyond 5Gにおける通信分野の課題に帰着される競合バンディット問題の飛躍的に効率的な解決に貢献する．
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| 研究成果の概要 |
本研究では，提案者が先駆的業績を有する半導体レーザネットワークにおいて，遅延カオス同期とゼロ遅延同期という2つの同期現象を利用することで，協調的意思決定システムの考案及び実証に至った．さらに，ネットワーク理論とカオス理論を用いることで理論的に競合回避を可能とするレーザネットワークの構築方法の提案を行った．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
今までレーザネットワークのダイナミクスや性質を調査する研究はセキュリティへの応用のために行われてきたが，意思決定や機械学習の進展により，再度，応用の視点を持った調査研究が必要であることを十分に示した．一方で，今まで協調的意思決定は量子システムでの考案にとどまっていたため，本研究のような実証まで行えた例はない．協調的意思決定を必要としている通信分野への展開は，「光情報は光で処理する」という光アクセラレータを体現する応用が見えており，欧米で電子AIアクセラレータが考えられている中で重要な社会的意義のある研究であるといえる．
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