André Röhm 研究室
主宰者:André Röhm
東京大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
本研究室は、光の性質を活用した情報処理と機械学習の実装に取り組んでいます。特に、光子の軌道角運動量や光周波数といった光の物理的属性を利用して、複数の意思決定主体が協調的に判断を下す問題(競争型多腕バンディット問題)を解く手法を開発しています。レーザーの同期現象やカオス的振動といった光学系に本来備わる複雑なダイナミクスを制御することで、計算資源を削減しながら効率的な意思決定アルゴリズムを実現する点が特徴です。
同時に、リザーバー計算と呼ばれる機械学習パラダイムを用いて、非線形ダイナミカルシステムの挙動を学習・再現する研究も進めています。単一の非線形素子と遅延フィードバックを組み合わせたシステムで深いニューラルネットワークを模倣したり、複数の共存状態を持つ複雑なカオス系の特性を限定的な訓練データから抽出したりすることが可能です。さらに、光電子デバイスのデジタルツイン(仮想双生体)を構築し、リモートで効率よく学習・最適化するアプローチも開発しており、エッジコンピューティングへの応用を見据えています。量子ウォークといった量子計算の概念や最適制御理論との融合により、生物学的に妥当な学習法則を組み込んだロバストなシステム構築も進めています。
※ AI(Claude)が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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研究成果(29 件)
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- DOI: https://doi.org/10.1364/oe.579304
- DOI: https://doi.org/10.1117/12.3075465
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11128-026-05189-y
- DOI: https://doi.org/10.1117/12.3041645
- DOI: https://doi.org/10.1103/physrevlett.134.017301
- DOI: https://doi.org/10.1063/5.0273463
- [2024] Asymmetric leader-laggard cluster synchronization for collective decision-making with laser networkDOI: https://doi.org/10.1364/oe.515261
- DOI: https://doi.org/10.1587/nolta.15.519
- [2024] Decentralized multiagent reinforcement learning algorithm using a cluster-synchronized laser networkDOI: https://doi.org/10.1103/physreve.110.064212
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- DOI: https://doi.org/10.34133/icomputing.0046
- DOI: https://doi.org/10.1364/nlo.2023.m4a.26
- DOI: https://doi.org/10.1063/5.0141099
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-41715-z
- DOI: https://doi.org/10.3390/e25081130
- [2023] Effect of temporal resolution on the reproduction of chaotic dynamics via reservoir computingDOI: https://doi.org/10.1063/5.0143846
- DOI: https://doi.org/10.3390/e25060843
- DOI: https://doi.org/10.1117/12.2648645
- DOI: https://doi.org/10.1155/2023/2794839
- DOI: https://doi.org/10.1103/physreva.107.012222
- DOI: https://doi.org/10.1103/physreve.107.014211
- DOI: https://doi.org/10.3390/e25010146
- DOI: https://doi.org/10.1103/physrevapplied.18.064018
- DOI: https://doi.org/10.1063/5.0116784
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2022.3179113
- DOI: https://doi.org/10.1155/2022/9021583
- DOI: https://doi.org/10.1364/ol.444772
- [2021] Information Processing Capacity of a Single-Node Reservoir Computer: An Experimental EvaluationDOI: https://doi.org/10.1109/tnnls.2021.3116709
- DOI: https://doi.org/10.24412/cl-35039-2021-21-133-133
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