[16p-A25-1~16] 3.14 シリコンフォトニクス・集積フォトニクス

15:45 〜 16:00奨励賞エントリー

[16p-A25-9] 多面光波変換を用いた32入力光ニューラルネットワークの実証

〇(M2)任 淳¹、田之村 亮汰¹、一野瀬 知輝¹、中野 義昭¹、種村 拓夫¹ (1.東大院工)

キーワード：

光ニューラルネットワーク、光集積回路、多面光波変換

深層学習に必要な行列演算の低消費電力化が可能な光集積回路において、従来のマッハツェンダー干渉器による方式ではスケーラビリティが悪く大規模化に至っていない。本研究では多ポート方向性結合器による多面光波変換方式を採用し、更に位相制御器数を約1/10に削減することで、初めて32入力光ニューラルネットワークを単一チップ上に実現し、MNISTから抽出した2種類の画像認識でテスト正答率90.3%の結果を得た。