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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-07-29 11:10 スピン物理リザーバーコンピューティングのパワーアンプ・プリディストーションへの応用 ○Chen Jiaxuan・陳 昊天・廣瀬 明（東大）  CCS2024-29 |
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| 抄録 | （和） | リザーバーコンピューティング（RC）は、非線形カーネルを用いて時系列入力データを高次元空間にマッピングし、効果的な情報学習を行う機械学習フレームワークである。RCの主な利点は、リザーバー層がトレーニングを必要とせず、物理システムや現象を通じて実装できることである。本研究では、磁性材料中のスピンダイナミクスに基づく物理的RCシステムを提案する。この提案されたRCシステムは、スピンの単位球上での飽和特性をシステムの非線形性に利用する。薄い磁性フィルムを空間的に複数の領域に分割し、それぞれの領域に異なる物理的減衰定数を割り当てる設計により、異なる非線形性と短期記憶を持つリザーバー出力ができる。このスピンRCシステムをパワーアンプ（PA）のデジタルプリディストーション（DPD）に適用し、スピンの飽和特性がPAの非線形性の挙動を良好にモデル化できることを期待している。我々の結果は、提案されたスピンRCシステムが従来の多項式ベースの手法と同等の性能でPAの線形化を効果的に達成できることを示している。 |
| （英） | Reservoir computing (RC) is a machine-learning framework that employs a nonlinear kernel to map time-sequential input data into a higher dimensional space for effective information learning. The key advantage of RC is that the reservoir layer does not require training and can be implemented through physical systems or phenomena. We propose a physical RC system based on spin dynamics in magnetic materials. The proposed RC system utilizes the saturation properties of spins on a unit sphere for system nonlinearity. We use a thin magnetic film segmented into multiple regions, where each region is assigned with a different physical damping constant. This design allows interactions of spins in different regions to realize reservoir outputs with varying degrees of nonlinearity and short-term memory. This spin RC system is applied to the digital predistortion (DPD) of power amplifiers (PAs), where we expect that the saturation properties of spins can well model the behavior of PA’s nonlinearity. Our results demonstrate that the proposed spin RC system can effectively achieve PA predistortion with comparable performance to conventional polynomial-based methods. |
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| キーワード | （和） | リザバー計算 / スピントロニクス / デジタル歪補償 / パワーアンプ / / / / |
| （英） | Physical reservoir computing / Spintronics / Digital predistortion / Power amplifier / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 138, CCS2024-29, pp. 5-9, 2024年7月. | |
| 資料番号 | CCS2024-29 | |
| 発行日 | 2024-07-22 (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 | CCS2024-29 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IN CCS |
| 開催期間 | 2024-07-29 - 2024-07-30 |
| 開催地（和） | モエレ沼公園 ガラスのピラミッド（北海道札幌市） |
| 開催地（英） | Moerenuma Park Glass Pyramid |
| テーマ（和） | ネットワークの科学、将来ネットワーク 、クラウド/SDN/仮想化、コンテンツ配信・流通、及び一般 |
| テーマ（英） | Network Science, Future Network, Cloud/SDN/Virtualization, Contents Delivery/Contents Exchange, and others |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CCS |
| 会議コード | 2024-07-IN-CCS |
| 本文の言語 | 英語（日本語タイトルあり） |
| タイトル（和） | スピン物理リザーバーコンピューティングのパワーアンプ・プリディストーションへの応用 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Spin Physical Reservoir Computing in Application to Predistortion of Power Amplifiers |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | リザバー計算 / Physical reservoir computing |
| キーワード(2)（和/英） | スピントロニクス / Spintronics |
| キーワード(3)（和/英） | デジタル歪補償 / Digital predistortion |
| キーワード(4)（和/英） | パワーアンプ / Power amplifier |
| 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） | Chen Jiaxuan / Chen Jiaxuan / チェン ジャシュアン |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： UTokyo) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 陳 昊天 / Chen Haotian / チェン ハオティン |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： UTokyo) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 廣瀬 明 / Hirose Akira / ヒロセ アキラ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： UTokyo) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-07-29 11:10:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | CCS |
| 資料番号 | CCS2024-29 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.138 |
| ページ範囲 | pp.5-9 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2024-07-22 (CCS) |
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