[17p-K306-1~11] FS.1 フォーカストセッション「AIエレクトロニクス」

14:30 〜 14:45奨励賞エントリー

[17p-K306-4] 磁気光学回折型ニューラルネットワークによる手書き数字分類の実証

〇坂口 穂貴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消費電力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。以前の発表では、大きなMO効果を示すBi置換ガーネットへの熱磁気記録技術を用いた隠れ層の作製を報告した。今回はMO-D²NNによる手書き数字分類の実験結果について報告する。