[10a-B21-1~11] FS.1 フォーカストセッション「AIエレクトロニクス」

9:30 〜 9:45奨励賞エントリー

[10a-B21-3] 光超次元ベクトル生成に基づく脳型コンピューティング

〇岩田 卓也¹、新山 友暁¹、砂田 哲¹ (1.金沢大機)

キーワード：

光コンピューティング、超次元コンピューティング

光ニューラルネットワークはノイズ耐性の低さや消費電力が課題である．本研究では脳の計算モデルである超次元コンピューティング（HDC）の光実装を提案する．光集積回路で光位相を変調し散乱体を通すことで光高次元ベクトル（HV）をスペックルとして並列生成する．学習はHVのBundling，推論はDMDによる全光的な類似度計算で行う．MNISTの10クラス分類で16万次元のHVにより約91%の精度を達成した．