[18a-A302-1~8] 3.10 光量子物理・技術

△ [18a-A302-6] 高速複素光リザーバコンピューティングの提案と実証

〇中島 光雅¹、犬伏 正信²、郷 隆司¹、橋本 俊和¹ (1.NTT先端集積デバイス研、2.NTTコミュニケーション科学基礎研)

キーワード：リザーバコンピューティング、機械学習、ニューラルネットワーク

機械学習の抜本的高速化・高効率化に向けて、脳の神経回路を模した人工ニューラルネットワーク(ANN）を光回路上で実現する技術が注目を集めている。ANN の中でも、小脳の構成を模した情報処理であるリザーバコンピューティング（RC）は、光回路との親和性が良く、近年精力的に光実装の研究が進められている。本稿では、光RC の計算規模・速度を抜本的に向上する手法として、(i)コヒーレント送受信技術を活用した複素数空間での光RC、及び(ii)光領域での波形整形による入力マスクの生成を提案する。また、上記を組み合わせた光回路を実装し、サブナノ秒オーダでの複素RC 動作を検証する。