＞電子型デバイスとしてのニューラルネットワーク構築は処理速度やエネルギー効率の観点で限界が指摘されています。他方高速性とエネルギー効率の高さを持つ光回路によるニューラルネットワークの構築がこれまでに提案されてきましたが1次元的な光導波構造を利用してきたため大規模な実装が困難でした。
＞スペックル現象と呼ばれる光学現象に着目し光の干渉現象によって生み出される多様な波動現象を利用した新しい計算原理に基づく機械学習により複数の時系列信号の高速予測処理が可能であることを見いだしました。この光波動の計算システムは従来の電子型コンピュータよりも飛躍的に高効率な情報処理を実現する可能性を秘めているだけでなく1つの光デバイスで独立した複数のタスクを並列的に実行できる特徴を有します。
＞これまでにさまざまな光ニューラルネットワークが提案されてきましたが1次元的な導波構造に基づき長い光路で伝搬させて1つのニューロンを形成させていたため大規模な実装が困難な形態であり膨大な配線や複雑な制御を必要とするものに限られてきました。
＞スペックルは紙やすりガラスなどにレーザー光を当てた時にギラギラと輝く不規則な斑点模様のことで簡単な光学実験で観測できます。
＞スペックル現象の特徴は入射する光入力情報に応答して複雑にそのパターンが変化することです。光通信やディスプレイ応用などの分野においては除去すべき邪魔な対象とみなされてきましたが情報処理の点では大変有用な性質と考えられます。
＞入力に応じて複雑・多様に変化する波動パターンスペックルパターンを活性化したニューロンとみなし単純な機械学習手法で時系列信号の高速予測処理が可能であることを示しました
要するに、これまでは”整然とした光”を用いる複雑な回路を設計して光コンピュータを構築していたけど、光の乱反射をニューラルネットワークとみなすソフトウェア的手法を使って光コンピュータの小型化・省エネ化の活路を開いた。ということですか。
実用化されれば情報処理技術の飛躍に大きく貢献するでしょうね。
もう一つ重要なのは、この研究をやっているのが埼玉大学という地方国立大の１であること。
東大や理研ばかりが研究機関では無い、という事です。
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