Creation of autonomous conflict-free mechanism and cooperative decision-making using laser network

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 22K21269
• Research Category: Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: 1001:Information science, computer engineering, and related fields
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: Mihana Takatomo 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 助教 (30963277)
• Project Period (FY): 2022-08-31 – 2024-03-31
• Keywords: 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

Outline of Final Research Achievements

In this study, we devised and demonstrated a collaborative decision-making system that utilizes two synchronization phenomena, lag-synchronization of chaos, and zero-lag synchronization, in semiconductor laser networks. Furthermore, we proposed a method for constructing a laser network that theoretically enables collision avoidance using network and chaos theory.

Free Research Field

レーザカオス

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

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．