2021 Fiscal Year Comments on the Screening Results

多面光波変換型スケーラブル光演算回路の創成と深層ニューラルネットワーク応用

Research Project

Project/Area Number	21K18168
Research Category	Grant-in-Aid for Challenging Research (Pioneering)
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	Medium-sized Section 21:Electrical and electronic engineering and related fields
Research Institution	The University of Tokyo
Principal Investigator	種村拓夫東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 准教授 (90447425)
Project Period (FY)	2021-07-09 – 2025-03-31
Summary of the Research Project	本研究は、多面光波変換法に基づくスケーラブルな光ユニタリ変換回路を用いることで、任意の線形行列演算を光領域で高速に実現する技術を創出し、深層ニューラルネットワーク（ＤＮＮ）に適用することを目的とする。数ミリ角の半導体チップ内に多数の光回折部と光位相シフタ部を高密度に集積し、光の回折と波面制御を繰り返すことで任意の線形演算を行う。
Scientific Significance and Expected Research Achievements	本研究の遂行により、機械学習等で使われているＤＮＮを模擬した計算に関わる消費電力と計算時間を飛躍的に改善する可能性があり、実現すれば学術的・社会的インパクトは極めて大きい。研究構想は合理的であり、ニューロン数Ｎ＞１０の規模で実証し、さらにＮ＞１００への拡張を検討する内容は挑戦性が高い。