講演抄録/キーワード |
講演名 |
2022-08-09 13:00
波形分類のためのジョセフソン伝送線路を用いた物理リザバー ○渡邊紘基(東北大)・水柿義直(電通大)・守谷 哲・山本英明・佐藤茂雄(東北大) SCE2022-6 |
抄録 |
(和) |
超伝導素子は低消費電力性に優れており,機械学習への応用が期待されている.本研究では,バイアスされたジョセフソン接合を鎖状に繋げた構造を持つジョセフソン伝送線路を物理リザバーに応用することを考え,波形分類タスクによりその性能評価を行った.各種パラメータを調整した数値シミュレーションにより,ジョセフソン伝送線路が低消費電力物理リザバーとして動作することを確認した. |
(英) |
Superconducting device is expected to be applied to machine learning due to its outstanding low power consumption property. In this study, we consider the use of a Josephson transmission line, which is a chain of biased Josephson junctions, as a physical reservoir and evaluate its performance in waveform classification task. Our numerical simulations with tuned parameters show that the Josephson transmission line successfully operates as a physical reservoir. |
キーワード |
(和) |
物理リザバー / ジョセフソン伝送線路 / 波形分類 / / / / / |
(英) |
Physical reservoir / Josephson transmission line / Waveform classification / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 122, no. 150, SCE2022-6, pp. 30-33, 2022年8月. |
資料番号 |
SCE2022-6 |
発行日 |
2022-08-02 (SCE) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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SCE2022-6 |