[17p-Z08-1~9] フォトニクスとコンピューティングの先端動向

[17p-Z08-2] リザバー計算と深層学習のフォトニック・アクセラレーション

〇砂田 哲^1,2、古畑 玄貴¹、新山 友暁¹ (1.金沢大理工、2.JST さきがけ)

キーワード：リザバーコンピューティング、深層学習、光ニューラルネットワーク

本講演では，AI技術の中核であるニューラルネット処理を加速させる２つのフォトニック・アクセラレーターを紹介する。１つはリザバー計算という再帰型ニューラルネット処理を光で実行可能な光リザバー集積回路であり，これにより数十TOPs/Wに相当する高速演算が可能となることを報告する。2つ目は深層学習的な処理を実行可能な光電気遅延システムである。これは最適制御に基づく新しい学習方法によって，少数の制御パラメータで深層学習的な処理を可能にする。