[22a-B101-1~11] FS.1 フォーカストセッション「AIエレクトロニクス」

△ [22a-B101-11] 最適制御に基づく物理深層学習の電気光遅延システムによる実験実装

〇野上 倫¹、菅野 円隆¹、砂田 哲²、内田 淳史¹ (1.埼玉大学、2.金沢大学)

キーワード：機械学習、電気光遅延システム、深層学習

近年、機械学習の物理実装に関する研究が行われている。その中で、深層学習を物理実装する手法として、時間遅延ダイナミカルシステムを用いた最適制御に基づく物理深層学習が提案されている。しかし、数値計算のみの調査がされており実験的に達成されていない。そこで本研究では、電気光遅延システムを用いた最適制御に基づく物理深層学習の実証実験を行い、実験的に達成できることを示した。