研究課題
本研究では、研究代表者らが世界をリードするナノ光学及びレーザーカオス技術に基づき、人工知能で重要な強化学習の本質である多本腕バンディット問題(意思決定問題)を、光の極限性能とともに物理的に実現することを目指す。具体的には、(1)光の微細化の極限としての近接場光による超高集積意思決定、並びに(2)光の高帯域性の極限による超高速意思決定に関し、スケーラビリティの実証や最適デバイス化を含めた具現を目指す。さらに、(1)、(2)の基盤となる理論を構築するとともに、超高速性などの光のメリットを最大に引き出す応用シナリオを検討する。今年度は、前年度に実証したカオス時系列の時間多重方式によるスケーラブルな意思決定原理を発展させ、順序認識を可能とさせる新原理を構築し、その成果は国際会議 KJCCS 2020 において Best Student Paper Award を受賞した。またナノ光学の応用では、フォトクロミック結晶の近接場光測定による光子数の空間分布に基づいた多様な時系列生成に成功し、その成果は Scientific Reports 誌に掲載された。さらに、エンタングルドフォトンを用いてチーム全体としての利益を最大化するとともに平等性を保障した社会的意思決定の新たな原理を提案・実証し、その成果は Scientific Reports 誌に掲載された。また、本研究全体に通底する、自然系を用いた情報機能構築の基礎理論に関し、状態遷移可能性に注目した圏である「モビリティの圏」を提唱してきたが、その成果が Entropy 誌に掲載された。
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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