[23a-M206-1~10] FS.1 フォーカストセッション「AIエレクトロニクス」

[23a-M206-2] 磁気光学効果を利用した光回折型ディープニューラルネットワーク

〇(M2)藤田 拓実¹、坂口 穂貴¹、張 健¹、野中 尋史²、鷲見 聡³、粟野 博之³、石橋 隆幸¹ (1.長岡技科大、2.愛知工大、3.豊田工大)

キーワード：ニューラルネットワーク、光コンピューティング、磁気光学

近年、Deep Neural Network(DNN)の急激な発展に伴い、様々な分野で応用されている。しかし、そのモデルの複雑さに比例して、処理速度や消費電力は大幅に増加する。これらの問題を解決するために、高速かつ低消費電力で動作する物理実装されたDNNが求められている。我々は、可視光で動作し、現行のイメージングデバイスと親和性が高い、磁気光学効果を利用した光回折型DNN を提案する。