複雑系フォトニクスを用いた光リザーバコンピューティングの革新的展開

利用复杂光子学的光储层计算的创新发展

基本信息

批准号：
19H00868
负责人：
内田淳史
金额：
$ 28.79万
依托单位：
Saitama University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
财政年份：
2019
资助国家：
日本
起止时间：
2019-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

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、深層・並列リザーバコンピューティングを用いた情報処理性能の向上を達成した。特に、情報処理タスクに応じてリザーバの構成方法を最適化する必要があることを発見した。また、光ニューラルフィールドを用いた高密度リザーバコンピューティングの実装実験に成功した。光ニューラルフィールドからノードを抽出することにより、高密度なリザーバを生成することが可能となった。さらに、リザーバコンピューティングを用いた予測と推測を行った。リザーバコンピューティングで学習を行い、クローズドループ構成でダイナミクスの生成を行ったところ、カオス波形の短時間予測に成功した。

近年来，人工智能和机器学习相关软件的显着进步正在引领传统信息社会进入未知领域。另一方面，当使用当前配备CPU和GPU的计算机时，计算速度的限制和功耗的显着增加已成为主要问题。近年来，适合实现机器学习的新硬件被积极开发，一种名为“储存器计算”的人工大脑型硬件新概念引起了广泛关注。因此，在本研究中，我们旨在基于复杂系统光子学的分析方法，阐明人工大脑类硬件在光储层计算中的潜力，并开辟利用光和复杂系统优势的新应用。目的。特别是，我们将阐明使用储层计算作为新型光学计算机的意义以及使用复杂动力学的优势。今年的研究结果是，我们利用深度并行储层计算提高了信息处理性能。特别是，我们发现有必要根据信息处理任务来优化水库的配置方式。我们还成功实施了利用光神经场的高密度储层计算的实现实验。通过从光学神经场中提取节点，可以生成高密度储层。此外，我们使用储层计算进行预测和推断。通过学习油藏计算并在闭环配置中生成动力学，他们成功地在短时间内预测了混沌波形。

项目成果

期刊论文数量（207）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Fast dynamics of low-frequency fluctuations in a quantum-dot laser with optical feedback

具有光学反馈的量子点激光器低频波动的快速动态

DOI：
10.1364/oe.426268
发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
3.8
作者：
Yamasaki Kazuto;Kanno Kazutaka;Matsumoto Atsushi;Akahane Kouichi;Yamamoto Naokatsu;Naruse Makoto;Uchida Atsushi
通讯作者：
Uchida Atsushi

High-entropy chaos generation using semiconductor lasers subject to intensity-modulated optical injection for certified physical random number generation

使用经过强度调制光注入的半导体激光器生成高熵混沌，以生成经过认证的物理随机数