【研究分野】電子デバイス・電子機器

【研究領域課題番号】17H01277 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

意思決定 / 応用光学 / 先端機能デバイス / レーザーカオス / 光システム

【研究成果の概要】

本研究では、波長より小さな微細寸法での光学－ナノ光学－及び極めて高速で複雑な動特性を有するレーザーカオス技術に基づき、人工知能で重要な強化学習の本質である多本腕バンディット問題（意思決定問題）を、光の極限性能とともに物理的に実現するための基盤技術を開発した。具体的には、（１）光の微細化の極限としての近接場光による超高集積意思決定、並びに（２）光の高帯域性の極限による超高速意思決定に関し、基本原理やスケーラビリティを実証した。さらに、（１）、（２）の基盤となる理論を構築した。

【研究の社会的意義】

意思決定の高速化・高効率化は不確実性の高まる現在及び今後の社会及び情報通信技術において重要であり、本研究は、光の物理的特徴が意思決定の高度化に寄与できる可能性を示した。また、光を用いた意思決定に限らず、自然系を用いた情報処理機能構築の構築は今後の重要課題であり、圏論を用いて、新たな理論的アプローチを示した。

【研究種目】基盤研究(A)

【研究期間】2017-04-01 - 2020-03-31

【配分額】44,070千円 (直接経費: 33,900千円、間接経費: 10,170千円)