ナノ光学とレーザーカオスを用いた超高集積・超高速意思決定の創製

2019 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 17H01277
• 研究種目: 基盤研究(A)
• 配分区分: 補助金
• 応募区分: 一般
• 研究分野: 電子デバイス・電子機器
• 研究機関: 東京大学 (2019); 国立研究開発法人情報通信研究機構 (2017-2018)
• 研究代表者: 成瀬 誠 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 教授 (20323529)
• 研究分担者: 堀 裕和 山梨大学, 大学院総合研究部, 教授 (10165574) ; 内山 和治 山梨大学, 大学院総合研究部, 助教 (70538165) ; 西郷 甲矢人 長浜バイオ大学, バイオサイエンス学部, 准教授 (80615154) ; 松本 敦 国立研究開発法人情報通信研究機構, ネットワークシステム研究所ネットワーク基盤研究室, 研究員 (30580188) ; 岡村 和弥 名古屋大学, 情報学研究科, 特任助教 (90725178) ; 金 成主 慶應義塾大学, 政策・メディア研究科, 特任准教授 (30455456) ; 赤羽 浩一 国立研究開発法人情報通信研究機構, ネットワークシステム研究所ネットワーク基盤研究室, 主任研究員 (50359072)
• 研究期間 (年度): 2017-04-01 – 2020-03-31
• キーワード: 意思決定

研究成果の概要

本研究では、波長より小さな微細寸法での光学－ナノ光学－及び極めて高速で複雑な動特性を有する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ための基盤技術を開発した。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、基本原理やスケーラビリティを実証した。さらに、（１）、（２）の基盤となる理論を構築した。

自由記述の分野

情報物理学

研究成果の学術的意義や社会的意義

意思決定の高速化・高効率化は不確実性の高まる現在及び今後の社会及び情報通信技術において重要であり、本研究は、光の物理的特徴が意思決定の高度化に寄与できる可能性を示した。また、光を用いた意思決定に限らず、自然系を用いた情報処理機能構築の構築は今後の重要課題であり、圏論を用いて、新たな理論的アプローチを示した。