| 大会名称 |
| 2019年 ソサイエティ大会 |
| 大会コ－ド |
| 2019S |
| 開催年 |
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2019
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| 発行日 |
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2019/8/27
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| セッション番号 |
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CI-1
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| セッション名 |
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光コンピューティングブーム再来か？30年前と何が違うか？
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| 講演日 |
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2019/9/10
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| 講演場所(会議室等) |
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C棟 1F Ｃ102講義室
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| 講演番号 |
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CI-1-7
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| タイトル |
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シリコン光回路による深層学習の展望
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| 著者名 |
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竹中 充,
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| キーワード |
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光集積回路, シリコンフォトニクス, プログラマブル光回路, 深層学習, 人工知能
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| 抄録 |
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我々はこれらの問題を解決するため、III-V族半導体薄膜をシリコン光回路上に貼り合わせた極低消費電力光位相シフタを用いた深層学習用シリコン光回路を提唱し、その実現に向けた研究を進めている。熱光学位相シフタと比較して、消費電力を100万の1以下、動作速度を1000倍以上改善可能であり、深層学習の演算効率を大幅に向上可能であると期待できる。また、我々は従来のマッハ・ツェンダー干渉計ではなくリング共振器を用いた新しい光回路構成についても検討を進めている。本講演では、シリコン光回路を用いた深層学習で期待される演算性能や演算効率、それを実現する上での技術的課題などを俯瞰しつつ、我々の研究取り組みを紹介する。
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