物理深層学習のための新たな脳型学習アルゴリズムを開発 ～新アルゴリズムで光ニューラルネットワークによる高速な深層学習を実証～（A03班）

A03班の中嶋浩平准教授（東京大学）は、NTTと井上克馬助教（東京大学）らと共同で、脳の情報処理から得た着想を基に、深層ニューラルネットワーク（以下、ニューラルネットワークを NN と略す）ならびに物理系を計算過程に用いる物理 NNに適した新たな学習アルゴリズムを考案し、その有効性を確認しました。この手法は、様々な物理系に応用でき、ソフトロボットも例外ではありません。ここでは、この手法を高速な機械学習器として期待されている光を用いた物理 NN に適用して、学習過程を含めて物理 NN上で効率的に計算可能であることを世界ではじめて実証し、物理 NN としても世界最高性能を実現しました。本成果は人工知能（AI）向けコンピューティングの電力消費や演算時間の大幅な低減につながるものと期待されます。
本成果は、12 月 26 日に発行された英国科学誌「Nature Communications」に掲載されました。

プレスサイト（東大）：https://www.i.u-tokyo.ac.jp/news/press/2023/202301102164.shtml
プレスサイト（NTT）：https://group.ntt/jp/newsrelease/2023/01/10/230110a.html
論文サイト：https://www.nature.com/articles/s41467-022-35216-2