研究課題/領域番号 |
19H00868
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研究機関 | 埼玉大学 |
研究代表者 |
内田 淳史 埼玉大学, 理工学研究科, 教授 (50327996)
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研究分担者 |
砂田 哲 金沢大学, 機械工学系, 教授 (10463704)
菅野 円隆 埼玉大学, 理工学研究科, 准教授 (10734890)
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研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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キーワード | リザーバコンピューティング / 応用光学・量子光工学 / 先端機能デバイス / 複雑系 / 超高速情報処理 |
研究実績の概要 |
近年の人工知能や機械学習に関するソフトウェアの著しい進展は、従来の情報化社会を未知の領域へと導いている。一方でCPUやGPUを搭載した現在のコンピュータを用いた場合、計算速度の限界や大幅な消費電力の増加が大きな課題として顕在化している。近年、機械学習の実装に適した新たなハードウェアの開発が盛んに行われており、リザーバコンピューティングと呼ばれる新たな概念の人工脳型ハードウェアが非常に注目されている。 そこで本研究では、光リザーバコンピューティングにおいて複雑系フォトニクスの解析手法を元に、人工脳型ハードウェアとしての可能性を明らかにし、光と複雑系の長所を利用した新たな応用を切り拓くことを目的とする。特に、新たな光コンピュータとしてリザーバコンピューティングを利用する意義や、複雑なダイナミクスを用いる利点を明らかにする。 本年度の研究成果として、複数のレーザを直列に組み合わせたディープリザーバコンピューティングを提案し、時系列予測タスクの性能向上を達成した。特に、戻り光を有する半導体レーザをリザーバとして用いた場合の、パラメータ設定方法と情報処理タスクとの依存性を明らかにした。また、リザーバコンピューティングを用いた時系列予測の方式をクローズドループに拡張することで、非線形ダイナミクスのアトラクタを複製することに成功した。1つの変数を入力として用いて、全ての変数の時系列データを推測することで、非線形システムのアトラクタを複製できた。加えて、本研究課題の集大成として、光リザーバコンピューティングに関する和書を出版した。
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現在までの達成度 (段落) |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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今後の研究の推進方策 |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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