[18p-P06-1~11] FS フォーカストセッション「AIエレクトロニクス」（ポスター）

[18p-P06-3] EOポリマー/Siハイブリッド変調器を用いた光畳み込みニューラルネットワークと光リザバーコンピューティングの性能比較

〇新屋 暁斗¹、呂 国偉²、喜田 浩二³、佐藤 洸²、横山 士吉²、藤方 潤一¹ (1.徳島大、2.九州大、3.香川大)

キーワード：

光リザバーコンピューティング、光畳み込みニューラルネットワーク、ハイブリッド光変調器

光リザバーコンピューティング(光 RC)は再帰型ニューラルネットワーク(RNN)の 1 つであり、入力データとリザバー層の結合重みおよびリザバー層内でのフィードバック重みを固定し、出力層で学習を行うという特徴がある。そのため計算システム構成が比較的簡易で物理実装に適しており、高速・低消費電力で光演算を実行することが可能であると期待されている。本研究では、EO ポリマー/Si ハイブリッド光変調器を用いた光畳み込みニューラルネットワーク(OCNN)と非線形導波路を集積した光 RC を検討し、画像認識精度と計算時間を比較検討した。