情報通信技術● 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。● レーザ光を用いた情報セキュリティ応用。83【最近の研究テーマ】産業界へのアピールポイント実用化例・応用事例・活用例内田 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 情報領域光リザーバーコンピューティングの概念図● 省エネルギーの機械学習の実現。キーワード リザーバー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● 日本で初めて、光を用いたリザーバーコンピューティングの実証実験に成功。● 世界で初めて、リザーバー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。● リザーバー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。● 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。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、リザーバーコンピューティングと呼ばれる新たな技術です。リザーバー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ー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ーコンピューティングを実現しています。光リザーバーコンピューティングで身近な AI を実現
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