講演情報
[N-2-21]半導体レーザの光リザーバーコンピューティングによるLiDARデータの分類
◎木部 稜太郎1、加瀬 圭佑1、コスター フェリックス1、山上 智輝1、内田 淳史1 (1. 埼玉大学 大学院理工学研究科 情報工学プログラム 内田研究室)
キーワード：
リザーバーコンピューティング、半導体レーザ、ライダー
近年, ニューラルネットワークは画像認識や自然言語処理などで高い性能を示しているが, 時系列処理に用いられるリカレントニューラルネットワークは結合重みの学習に大きな計算量を要する. これに対し, リザーバーコンピューティングは出力部のみを学習することで計算量を削減し, 高速処理を可能にする. また, LiDARをはじめとする光センシングでは, 膨大な点群データをリアルタイムに処理する必要があるが, センサー上の計算資源には制約がある. そこで本研究では, 取得と処理の低遅延化を目指し, 3DLiDARを用いてデータセットを作成し, 戻り光位相変調方式の光リザーバーコンピューティングで処理することで物体分類を行った. 距離データと反射光強度を併用し, 平均化によるデータ圧縮を行うことで, 99.56%の高い分類精度を達成した．