| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2026-03-17 16:05
磁気光学回折型ニューラルネットワークによるカラー画像分類 ○渡邉奏汰・坂口穂貴・氏家剛毅・Fatima Zahra Chafi・石橋隆幸(長岡技科大) CCS2025-70 |
| 抄録 |
(和) |
エッジコンピューティングに向けた低消費電力な情報処理デバイスとして、光回折型ニューラルネットワークが注目されている。本稿では、光制御に磁気光学効果を用いた磁気光学回折型ニューラルネットワークをカラー画像分類タスクに応用した結果を報告する。従来の単一波長のコヒーレント光の入力では色情報の処理が困難であったため、同一の回折層に対して赤・緑・青の三波長のコヒーレント光を同時に入力する三波長モデルを構築した。CIFAR-10を用いたシミュレーションで層間距離を最適化した結果、三波長モデルは認識精度38.6 %を達成した。波長情報の追加による特徴量抽出能力の拡張により、MO-DNNでカラー画像分類タスクを行えることを示した。 |
| (英) |
Optical diffractive neural networks are attracting attention as low-power information processing devices for edge computing. In this paper, we present the results of using a magneto-optical diffractive neural network for color image classification. This network uses the magneto-optical effect to control light. Because it is difficult to process color information using conventional single-wavelength coherent light, we developed a three-wavelength model. In this model, three coherent wavelengths (red, green, and blue) are simultaneously input into the same diffractive layer. In simulations using CIFAR-10, the three-wavelength model achieved a recognition accuracy of 38.6 %. Adding wavelength information expanded the feature extraction capability, demonstrating that MO-DNN can perform color image classification. |
| キーワード |
(和) |
光コンピューティング / 光回折型ニューラルネットワーク / 磁気光学効果 / / / / / |
| (英) |
Optical computing / Optical diffractive neural network / Magneto-optical effect / / / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 125, no. 416, CCS2025-70, pp. 93-98, 2026年3月. |
| 資料番号 |
CCS2025-70 |
| 発行日 |
2026-03-10 (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) |
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