講演情報
[22p-A308-3]機械学習とCMA-ESを活用した連続駆動分割電極PCSELのリアルタイム発振モード状態制御
〇和泉 孝紀1、De Zoysa Menaka1、行舎 直起1、小林 宇翔1、井上 卓也1、勝野 峻平1、吉田 昌宏1、石﨑 賢司1、初田 蘭子1、浅野 卓1、野田 進1 (1.京大院工)
キーワード：
フォトニック結晶レーザー,CMA-ES,機械学習
フォトニック結晶レーザー(PCSEL)は活性層近傍に設けた2次元フォトニック結晶の特異点(Γ点等)における共振効果を利用した大面積コヒーレント発振可能な半導体レーザーである。これまで分割電極構造を導入したPCSEL(ME-PCSEL)の発振モード状態制御について検討を進め、パルス動作およびCW動作において、機械学習を活用したビーム形状制御の実証に成功している。また、環境変動等による発振状態への影響を補正可能な、リアルタイム制御について、共分散行列適応進化戦略(CMA-ES)を活用した初期検討を進めてきた。本報告では、このようなCMA-ESを活用したリアルタイム発振モード状態制御の高速・高度化を目指し、小規模なニューラルネットワーク(NN)により初期値を与える、機械学習とCMA-ESを融合した新たな手法を提案するとともに、その実証を試みた結果を報告する。