[24a-31A-1~9] FS.1 フォーカストセッション「AIエレクトロニクス」

9:45 〜 10:00奨励賞エントリー

[24a-31A-4] 磁気光学回折型ディープニューラルネットワークのオンライン学習に向けた基礎実験

〇(D)坂口 穂貴¹、大谷 陸¹、張 健¹、本間 拓真¹、鷲見 聡²、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,ニューラルネットワーク

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、可視光で動作する磁気光学回折型ディープニューラルネットワーク(MO-D²NN)を開発してきた。MO-D²NNは、書き換え可能で不揮発な磁区をニューロンとして用いることで、既存のD²NNでは困難なオンライン学習も可能である。今回はMO-D²NNのオンライン学習に向けた基礎実験の結果について報告する。