[17p-WL1_301-1~13] バイオ・エレクトロニクス・フォトニクスの融合によるニューロモルフィックコンピューティング

17:55 〜 18:10奨励賞エントリー

[17p-WL1_301-12] 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

近年，AI 処理の高速化に向けて光ニューラルネットワークの研究が盛んであるが，アナログ演算特有のノイズ耐性の低さや，光電変換に伴う消費電力が課題となっている．本研究では，これらの課題を解決するため，脳の計算モデルである超次元コンピューティング（Hyperdimensional Computing：HDC）の光実装を提案する．本提案の光 HDC は情報を高次元ベクトル（Hyperdimensional Vector：HV）に分散させることで高いノイズ耐性を持ち，かつ光電変換を最小限に留めつつ単純なベクトル演算のみでの学習・推論を可能にする．本稿では，光集積回路と空間光学のハイブリッド系にて光 HV の並列生成と全光型の推論の原理実証について報告する．