| 講演名 | 2022-11-24 光微小共振器を用いたリザバー計算回路 荒井 航平(金沢大), 山口 智也(金沢大), 新山 友暁(金沢大), 砂田 哲(金沢大), |
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| 抄録(和) | 脳の神経回路の機能を模倣したニューラルネットワーク (NN) は電子を使って演算処理を行うが，光を情報伝達の媒体とする光NNハードウェアはより高速かつ効率的な演算処理が可能となる．しかし光NNハードウェアには実装や演算といった点でいくつかの課題が挙げられる．そこで本研究では大規模かつ高密度な演算が可能な光ニューラルネットワークを仮想的に構築できる光リザバーチップを提案し，その性能を評価した． |
| 抄録(英) | Neural networks (NNs), which mimic the function of neural circuits in the brain, use electrons to perform arithmetic operations, but optical NN hardware, which uses light as the medium for information transmission, enables faster and more efficient arithmetic processing. However, optical NN hardware has several issues in terms of implementation and computation. In this study, we proposed an optical reservoir chip that can virtually construct an optical neural network capable of large-scale and high-density computation and evaluated its performance. |
| キーワード(和) | 光ニューラルネットワーク / 光リザバーコンピューティング / 光ニューロン場 / 光リザバーチップ |
| キーワード(英) | Photonic neural network / Photonic reservoir computing / Photonic neuron field / Photonic reservoir chip |
| 資料番号 | NLP2022-67 |
| 発行日 | 2022-11-17 (NLP) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP |
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| 開催期間 | 2022/11/24(から2日開催) |
| 開催地（和） | 立命館大学 びわこ・くさつキャンパス |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | Recurrence Plots，一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 常田 明夫(熊本大) |
| 委員長氏名（英） | Akio Tsuneda(Kumamoto Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 鳥飼 弘幸(法政大) |
| 副委員長氏名（英） | Hiroyuki Torikai(Hosei Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 吉岡 大三郎(崇城大) / 伊藤 大輔(岐阜大) |
| 幹事氏名（英） | Daizaburo Yoshioka(Sojo Univ.) / Daisuke Ito(Gifu Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 横井 裕一(長崎大) / 山仲 芳和(宇都宮大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Yuichi Yokoi(Nagasaki Univ.) / Yoshikazu Yamanaka(Utsunomiya Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Nonlinear Problems |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 光微小共振器を用いたリザバー計算回路 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Photonic reservoir computing with optical microcavities |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 光ニューラルネットワーク / Photonic neural network |
| キーワード(2)（和/英） | 光リザバーコンピューティング / Photonic reservoir computing |
| キーワード(3)（和/英） | 光ニューロン場 / Photonic neuron field |
| キーワード(4)（和/英） | 光リザバーチップ / Photonic reservoir chip |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 荒井 航平 / Kohei Arai |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 金沢大学(略称：金沢大) Kanazawa University(略称：Kanazawa Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 山口 智也 / Tomoya Yamaguchi |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 金沢大学(略称：金沢大) Kanazawa University(略称：Kanazawa Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 新山 友暁 / Tomoaki Niiyama |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 金沢大学(略称：金沢大) Kanazawa University(略称：Kanazawa Univ.) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 砂田 哲 / Satoshi Sunada |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 金沢大学(略称：金沢大) Kanazawa University(略称：Kanazawa Univ.) |
| 発表年月日 | 2022-11-24 |
| 資料番号 | NLP2022-67 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | NLP-280 |
| ページ範囲 | pp.43-48(NLP), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-11-17 (NLP) |