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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-06-06 09:55 光リザバー計算回路のための学習方法の検討 ○高林奎吾・中山遼太・丸山武男・新山友暁・砂田 哲（金沢大）  NLP2024-15 CCS2024-2 |
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| 抄録 | （和） | 昨今の情報技術の急速な発展により，高度かつ多様なタスクを担うコンピューティングの需要が爆発的に 増大している.そこで，近年では低消費電力で高速な 情報処理が行える光リザバーコンピューティング(光 RC)が注目されている[1],[2].光 RC は非線形動的シ ステム(リザバー)を用いて複雑な計算タスクを実行 する方法であり，特に時系列データの予測などに有効 である[3].時系列データ処理ではメモリ機能を有する RC が重要となるが，オンチップ型の RC では大きなメ モリ領域を確保できないという問題がある.そこで， 本研究では複数の導波路が干渉計で結合・分岐を繰り 返して複雑な干渉をつくることで記憶保持機能をもつ 光リザバー計算回路を提案・作製し，その基本性能の 評価を行った.また，光リザバー部の後段にマッハ・ ツェンダー干渉型光スイッチ(MZI)による 22 個の電極 を用いたリードアウト層を結合させた，推論までを全 て光で行うオンライン学習を実装し，その簡単な評価 を行った. 実験系を Fig.1 に示す.波長 1550nm のレーザ光を時系列信号に 25 GS/s のレートで位相変調させ，直接 光 RC チップに入力として送る.本 RC チップはシリ コン基板上に作製されており，上述のとおり複数の分 岐導波路を通過した光の多重干渉によりリザバーの応 答を得て，8 つの出力ポートから出力させる.その後 段に MZI を結合させたリードアウト層にて CMA-ES による最適化処理を行い，ターゲット波形に近づける システムを提案する. 本実験ではカオス波形を用いた時系列予測性能とランダム信号を用いた記憶保持性能の評価を行った.光 リザバー部の評価について，NMSE=0.1 以下でのカオ ス波形の 1 ステップ先の予測(Fig.2(a))が可能である ことを示した.また，20 ステップ先までの予測 (Fig.2(b))においても低い NMSE で予測可能であるこ とを明らかにした.さらに，推論全体を光で行うシス テムにおいて，カオス波形の 1 ステップ先の予測が NMSE≒0.3 で可能であることを示し，低遅延かつ高 速な処理が可能な MZI による全光リードアウト層の 実装の可能性を示した. |
| （英） | The rapid development of information technology in recent years has led to an explosive increase in the demand for computing for advanced and diverse tasks. Optical reservoir computing (optical RC), which enables high-speed information processing with low power consumption, has attracted much attention in recent years[1],[2]. Optical RC is a method for performing complex computational tasks using a nonlinear dynamic system (reservoir), and is particularly effective for forecasting time-series data[3]. Although RC with memory functions are important for time series data processing, on-chip RC have the problem of not being able to reserve a large memory area. In this study, we proposed and fabricated an optical reservoir circuit with a memory retention function by repeatedly combining and branching multiple waveguides in an interferometer to create complex interference, and evaluated its basic performance. In addition, we implemented an online learning system in which all inference is performed by light by coupling a readout layer with 22 electrodes using a Mach–Zehnder interference optical switch (MZI) to the back-end of the optical reservoir, and conducted a simple evaluation of this system. The experimental system is shown in Fig. 1. A laser beam of 1550nm wavelength is phase-modulated into a time-series signal at a rate of 25 GS/s and sent directly to an optical RC chip as an input. This RC chip is fabricated on a silicon substrate and, as described above, obtains the reservoir response by multiple interference of light passing through multiple branching waveguides and outputs it from eight output ports. We propose a system that approaches the target waveform by performing optimization processing using CMA-ES in the readout layer with MZI coupled to the output port. In this experiment, we evaluated the time series prediction performance using chaotic waveforms and the memory retention performance using random signals. For the evaluation of the optical reservoir part, it was shown that the system can predict one step ahead (Fig. 2(a)) of the chaotic waveform with NMSE=0.1 or less. It was also found that prediction up to 20 steps ahead (Fig. 2(b)) was also possible with a low NMSE. Furthermore, in a system where the entire inference is performed optically, we showed that it is possible to predict a chaotic waveform one step ahead with an NMSE ≈ 0.3, indicating the possibility of implementing an all-optical readout layer with MZI, which enables low latency and high speed processing. |
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| キーワード | （和） | 光回路 / マッハツェンダー光干渉計 / ニューラルネットワーク / 共分散行列適応進化戦略 / / / / |
| （英） | optical circuit / mach-zehnder optical interferometry / neural network / covariance matrix adaptive evolution strategy / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 63, CCS2024-2, pp. 7-7, 2024年6月. | |
| 資料番号 | CCS2024-2 | |
| 発行日 | 2024-05-30 (NLP, CCS) | |
| 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) | |
| PDFダウンロード | NLP2024-15 CCS2024-2 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP CCS |
| 開催期間 | 2024-06-06 - 2024-06-07 |
| 開催地（和） | 西日本総合展示場AIM |
| 開催地（英） | West Japan General Exhibition Center AIM |
| テーマ（和） | NLP，CCS，一般 |
| テーマ（英） | Nonlinear Problems, Complex Communication Sciences, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CCS |
| 会議コード | 2024-06-NLP-CCS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 光リザバー計算回路のための学習方法の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Training approaches for photonic reservoir computing circuits |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 光回路 / optical circuit |
| キーワード(2)（和/英） | マッハツェンダー光干渉計 / mach-zehnder optical interferometry |
| キーワード(3)（和/英） | ニューラルネットワーク / neural network |
| キーワード(4)（和/英） | 共分散行列適応進化戦略 / covariance matrix adaptive evolution strategy |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 高林 奎吾 / Keigo Takabayashi / タカバヤシ ケイゴ |
| 第1著者 所属（和/英） | 金沢大学 (略称： 金沢大) Kanazawa University (略称： Kanazawa Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中山 遼太 / Ryota Nakayama / ナカヤマ リョウタ |
| 第2著者 所属（和/英） | 金沢大学 (略称： 金沢大) Kanazawa University (略称： Kanazawa Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 丸山 武男 / Takeo Maruyama / マルヤマ タケオ |
| 第3著者 所属（和/英） | 金沢大学 (略称： 金沢大) Kanazawa University (略称： Kanazawa Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 新山 友暁 / Tomoaki Niiyama / ニイヤマ トモアキ |
| 第4著者 所属（和/英） | 金沢大学 (略称： 金沢大) Kanazawa University (略称： Kanazawa Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 砂田 哲 / Satoshi Sunada / スナダ サトシ |
| 第5著者 所属（和/英） | 金沢大学 (略称： 金沢大) Kanazawa University (略称： Kanazawa Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-06-06 09:55:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | CCS |
| 資料番号 | NLP2024-15, CCS2024-2 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.62(NLP), no.63(CCS) |
| ページ範囲 | p.7 |
| ページ数 | 1 |
| 発行日 | 2024-05-30 (NLP, CCS) |
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