AIの重要課題である強化学習をレーザーカオスを用いて超高速に実現

September, 1, 2017, 東京--情報通信研究機構（NICT）の成瀬誠主任研究員、埼玉大学大学院理工学研究科 内田 淳史教授、慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科金成主特任准教授らは、半導体レーザから生じる光カオス（以下レーザカオス）を用いて、適応速度 1GHz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た。
　研究グループは、光の高速性に着目し、半導体レーザにおいて生じるカオス現象が生み出す乱雑な信号と、独自に開発した強化学習方式を組み合わせることで、「当たり確率の未知な2台のスロットマシンから当たり確率の高い台を選ぶ問題」（2本腕バンディット問題）を、光の極限性能を生かし、高速に、物理的に解決をすることに成功した。レーザカオス現象の超高速性により、情報が入力されてから出力されるまでの時間（レイテンシ）が 1ns（ナノ秒）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（カラーノイズ）に比べても優れた性能を示すことが確認された。
　より高速なコンピューティングのため計算資源を瞬時に調停するアービトレーションや無線通信における周波数の瞬時な割当てなど、AIやIoTの基盤技術として大きく貢献することが期待される。
　研究成果は、「Scientific Reports」に掲載された。
(詳細は、www.nict.go.jp)