56キーワードリザーバコンピューティング、AI、人工知能、機械学習、レーザ、カオス、光、エッジコンピューティング光リザーバコンピューティングの概念図■ 研究概要人工知能(AI)や機械学習は、画像認識やインターネット広告などに利用されており、私たちの生活に欠かせない技術となっております。一方で機械学習には、学習という事前の準備が必要であります。学習には多くの計算時間や消費電力が必要となることが、近年の大きな問題となっております。この問題を解決するのが、リザーバコンピューティングと呼ばれる新たな技術です。リザーバコンピューティングは、学習が簡単であるために、少ない計算量と低い消費電力で実装できることが大きな利点です。身の回りにあるスマホや家電などの端末での機械学習（エッジコンピューティング）が容易に実現でき、今後ますます普及していくと期待されています。当研究室では、光を用いたリザーバコンピューティングの研究開発を行っています。レーザに入力信号を加えると複雑な光出力信号を生じますが、この複雑な応答波形を用いてリザーバコンピューティングを実現しています。■ 産業界へのアピールポイント●日本で初めて光を用いたリザーバコンピューティングの実証実験に成功。●世界で初めてリザーバコンピューティング向けの小型の光集積回路の開発に成功。●リザーバコンピューティングが身近な存在になるような未来を目指して現在研究中。■ 実用化例・応用事例・活用例●学習が容易な機械学習の実装。●レーザ光を用いた高速な機械学習。内田 淳史（ウチダ アツシ） 教授大学院理工学研究科 数理電子情報部門 情報領域【最近の研究テーマ】●レーザ光を用いた強化学習による意思決定。●レーザ光を用いた超高速物理乱数生成。●レーザ光のカオス的不規則現象の解明。光リザーバコンピューティングで身近なAIを実現する
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