[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-P06-8] 磁気光学回折型ディープニューラルネットワークにおける空間並列演算に関するシミュレーション

〇(D)坂口 穂貴¹、粟野 博之²、野中 尋史³、Fatima Zahra Chafi¹、石橋 隆幸¹ (1.長岡技科大、2.豊田工大、3.愛知工大)

キーワード：

光コンピューティング、磁気光学効果、ニューロモルフィックコンピューティング

ディープラーニングの膨大な消費電力の問題を解決するため、我々は磁性体の磁気光学効果を利用した磁気光学回折型ディープニューラルネットワーク(MO-D²NN)の開発に取り組んでいる。前回、モンテカルロ法を用いたオンライン学習技術の開発について報告したが、学習時間を短縮させる必要がある。そこで、今回は、一枚の回折層に複数の磁区パターンを設置して演算を並列に行うことで、演算の高速化の検討を行った。発表では、MO-D²NNによる空間並列演算の学習シミュレーション結果について報告する。