[A-1] 回路とシステム

[A-1-5] 量子ドットとイメージセンサを用いたリザバーコンピューティングによる画像分類

^○松元拓人¹, 橋本昌宜² (1.京大, 2.京大)

この講演は本会「学術奨励賞受賞候補者」の資格対象です。

キーワード：リザバーコンピューティング、機械学習、量子ドット、イメージセンサ

　深層学習は学習コストが問題となる．この解決策の一つとして，ランダムな中間層を固定し出力のみを学習するリザバーコンピューティングがある．適切な物理現象で中間層を実現した物理リザバーの導入により省エネルギー性も期待される．
　本稿では量子ドットを使用したリザバーコンピューティングの実証として市販イメージセンサとプロジェクタを用いた実験系を構築し，画像分類タスクを実現した．入力画像サイズが大きい場合に量子ドットがリザバーとして有効に機能することを確認した．量子ドット密度の最適化や他タスクでの評価が今後の課題としてあげられる．