2017.08.22
AIの重要课题である强化学习をレーザーカオスを用いて超高速に実现
～周波数の割当てなどで「瞬时の适応」を可能に～
【ポイント】
■ レーザーから生じる光カオスを用い、础滨の基本的な问题の一つの「强化学习」を超高速に実现。
■ 光の高速性を生かし、自然界の物理现象を用いて瞬时の“意思决定”を実现。优れた性能を确认。
■ 周波数の瞬时の割当てなど、础滨や滨辞罢の基盘技术としての贡献に期待。
国立研究開発法人情報通信研究機構（NICT、理事長: 徳田 英幸）の成瀬 誠主任研究員、国立大学法人埼玉大学（学長: 山口 宏樹）大学院理工学研究科 内田 淳史教授、庆应义塾大学大学院政策?メディア研究科（研究科委員長: 清木 康） 金 成主特任准教授らは、半導体レーザーから生じる光カオス*1（以下レーザーカオス）を用いて、適応速度 1GHz（ギガヘルツ: 1秒間に10億回）を実現する超高速フォトニクスを応用した強化学習に世界で初めて成功しました。
狈滨颁罢らは、光の高速性に着目し、半导体レーザーにおいて生じるカオス现象が生み出す乱雑な信号と、独自に开発した强化学习方式を组み合わせることで、「当たり确率の未知な2台のスロットマシンから当たり确率の高い台を选ぶ问题」（2本腕バンディット问题）を、光の极限性能を生かし、高速に、物理的に解决をすることに成功しました。レーザーカオス现象の超高速性により、情报が入力されてから出力されるまでの时间（レイテンシ*2）が 1ns（ナノ秒: 10億分の1秒）という高速な意思決定が確認され、また、仮想的に生成した高速な擬似乱数*3（カラーノイズ）に比べても优れた性能を示すことが确认されました。
より高速なコンピューティングのため计算资源を瞬时に调停するアービトレーション*4や无线通信における周波数の瞬时な割当てなど、础滨や滨辞罢の基盘技术として大きく贡献することが期待されます。なお、本研究成果は、「Scientific Reports」に日本时间8月18日（金）18时に掲载されました。
プレスリリースはAI の重要课题である强化学习をレーザーカオスを用いて超高速に実现 ~周波数の割当てなどで「瞬時の適応」を可能に~.pdfからご覧ください。
【本件に関するお问合せ先】
庆应义塾大学
大学院 政策?メディア研究科 特任准教授
金 成主
E-mail: songju@sfc.keio.ac.jp
【配信元】
湘南藤沢事务室学术研究支援担当