(57)【要約】【課題】光増幅器を用いることなく、多層化した光ニューラルネットワークを構築できる光演算素子を提供する。【解決手段】入力光Ａの光エネルギーを熱エネルギーに変換する光熱変換部３０と、光熱変換部３０と接し、外部から導入される外部光Ｂの強度を、光熱変換部３０の発熱又は吸熱に伴う温度変化に対応させて変化させる光強度変化部２０と、光強度変化部２０を収容し、外部光Ｂを一方から導入し、該外部光Ｂの強度を減衰させた出力光Ｃを上記一方と反対側の外部に出力する収容部１０とを備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力光の光エネルギーを熱エネルギーに変換する光熱変換部と、
前記光熱変換部と接し、外部から導入される外部光の強度を、前記光熱変換部の発熱又は吸熱に伴う温度変化に対応させて変化させる光強度変化部と、
前記光強度変化部を収容し、前記外部光を一方から導入し、該外部光の強度を減衰させた出力光を前記一方と反対側の外部に出力する収容部と
を備えることを特徴とする光演算素子。
【請求項２】
請求項１に記載した光演算素子において、
前記光熱変換部は、
前記外部光の伝搬方向に対して直交する方向の突出部を備え、
該突出部に、該突出部の温度の伝達方向に長い開口部が設けられ、該開口部に前記外部光のビームが照射される
ことを特徴とする光演算素子。
【請求項３】
請求項１に記載した光演算素子において、
前記光熱変換部は、
前記外部光の伝搬方向に対して直交する方向の突出部を備え、
該突出部に、該突出部の温度の伝達方向に短い開口部が設けられ、該開口部に前記外部光のビームが照射される
ことを特徴とする光演算素子。
【請求項４】
請求項１乃至３の何れかに記載した光演算素子をＮ（Ｎ≧2）個縦続接続させた多層ニューラルネットワークであって、
ｎ（ｎ＝2,3,…,Ｎ）層目の光演算素子の前記入力光は、ｎ−１層目の光演算素子の出力光を含む
ことを特徴とする多層ニューラルネットワーク。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、光ニューラルネットワークを構成する光演算素子と多層ニューラルネットワークに関する。
【背景技術】
【０００２】
光ニューラルネットワークは、人間の脳内にある神経細胞網を入力層ニューロンと出力層ニューロンの二つのニューロンと、それぞれのニューロンを連結するシナプスから成る単位でモデル化し、光信号を用いてネットワーク化したものである。
【０００３】
光ニューラルネットワークは、一般的に積和演算と非線形演算を実行するニューロン素子を結合し、多層化されて構成される。従来の光ニューラルネットワークは、多層化することによって減衰する光信号を増幅する目的で光電変換を行う必要がある（例えば非特許文献１）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Yichen Shen, et al.”Deep learning with coherent nanophotonic circuits.” Nature Photonics,11,441-446,2017.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来の光ニューラルネットワークは、光信号と電気信号を用いた演算を交互に行うため、光電変換に伴う速度損失と電力損失が大きいという課題がある。
【０００６】
本発明は、この課題に鑑みてなされたものであり、光電変換を行うことなく、多層化した光ニューラルネットワークを構築できる光演算素子と多層ニューラルネットワークを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本実施形態の一態様に係る光演算素子は、入力光の光エネルギーを熱エネルギーに変換する光熱変換部と、前記光熱変換部と接し、外部から導入される外部光の強度を、前記光熱変換部の発熱又は吸熱に伴う温度変化に対応させて変化させる光強度変化部と、前記光強度変化部を収容し、前記外部光を一方から導入し、該外部光の強度を減衰させた出力光を前記一方と反対側の外部に出力する収容部とを備えることを要旨とする。
【０００８】
また、本実施形態の一態様に係る多層ニューラルネットワークは、上記の光演算素子をＮ（Ｎ≧2）個縦続接続させた多層ニューラルネットワークであって、ｎ（ｎ＝2,3,…,Ｎ）層目の光演算素子の前記入力光は、ｎ−１層目の光演算素子の出力光を含むことを要旨とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、光電変換を行うことなく、多層化した光ニューラルネットワークを構築できる光演算素子と多層ニューラルネットワークを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の第1実施形態に係る光演算素子の構成例を模式的に示す図である。
【図２】図１に示す光熱変換部に入力光を入力した場合の光強度変化部の温度変化の例を示すグラフである。
【図３】ＰＮＩＰＡ水溶液の温度と光透過率の関係の例を示すグラフである。
【図４】本発明の第２実施形態に係る光演算素子の構成例を模式的に示す図である。
【図５】図４に示す光熱変換部の一例を正面から見た形状を模式的に示す図である。
【図６】図５に示す光熱変換部を備えた光演算素子の入力光強度と出力光強度の関係を模式的に示す図である。
【図７】図４に示す光熱変換部の他の一例を正面から見た形状を模式的に示す図である。
【図８】図７に示す光熱変換部を備えた光演算素子の入力光強度と出力光強度の関係を模式的に示す図である。
【図９】本発明の実施形態に係る光演算素子を多層に接続して多層ニューラルネットワークを構成した例を模式的に示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明の実施形態について図面を用いて説明する。複数の図面中同一のものに
は同じ参照符号を付し、説明は繰り返さない。
【００１２】
〔第１実施形態〕
図１は、本発明の第１実施形態に係る光演算素子の構成例を模式的に示す図である。図１に示す光演算素子１は、入力光Ａと外部光Ｂが入力され、外部光Ｂを、入力光Ａの強度に応じて変換（出力光Ｃ）するものである。入力光Ａは、例えば積和演算された光信号である。光演算素子１は、光電変換を用いずに光ニューラルネットワークを構築できる光演算素子である。
【００１３】
外部光は、文字通り外部から導入する光のことである。外部は、例えば屋外であり、光演算素子１が置かれた環境の外側を意味する。本実施形態においては、外部光Ｂを光演算素子１の外部（屋外）から取り込むある一定の強度の光と定義する。外部光Ｂの強度は、ある程度変動しても構わない。
【００１４】
光演算素子１は、収容部１０、光強度変化部２０、及び光熱変換部３０を備える。図１において、入力光Ａ、外部光Ｂ、及び出力光Ｃのそれぞれは、太い矢印（一点鎖線）で表記し、各光を伝送する伝送路の表記は省略している。以降において、外部光Ｂ→出力光Ｃの向きを、外部光Ｂの伝搬方向と称する。
【００１５】
収容部１０は、例えば、石英あるいは有機分子ポリマーで構成され、桶の様に開口部を持ち、内側に空間（凹部）を備える形状である。当該空間に、光強度変化部２０が収容される。入力光Ａ、外部光Ｂ、及び出力光Ｃが導波する伝送路（図示せず）は、他の収容部１０の部分よりも屈折率が高い材質で構成される。収容部１０の伝送路の部分は、収容部１０の一方と他方の壁の太い矢印が記載された部分である。収容部１０は、周知の半導体プロセス及びマイクロマシン加工技術によって、例えば立方体の石英を加工することで形成される。
【００１６】
桶形状の収容部１０の内側には、温度変化に対応させて光の透過率を変化させる光強度変化部２０が収容される。光強度変化部２０は、例えば熱相転移材料のＮ-イソプロピルアクリルアミド（ＰＮＩＰＡ）を、水に溶かしたＰＮＩＰＡ水溶液で構成される。
【００１７】
ＰＮＩＰＡ水溶液は、冷却すると拡散した高分子が溶解性を示して光を透過させ、加熱すると凝集した高分子が不溶性を示して光を散乱させるＬＣＳＴ（Lower Critical Solution Temperature）型の挙動を示す。ＰＮＩＰＡとは、ポリＮ-イソプロピルアクリルアミドの略称である。ＰＮＩＰＡは、粉末として存在するので水に溶かして水溶液、又はゲルの形で使用する。
【００１８】
光熱変換部３０は、入力光Ａの光エネルギーを熱エネルギーに変換する。光熱変換部３０は、例えば、窒化チタン（ＴｉＮ）や炭素（Ｃ）等で構成される。窒化チタンは、太陽光のスペクトルを高い光吸収率で吸収し、光エネルギーを効率よく熱エネルギーに変換する。
【００１９】
光熱変換部３０は、窒化チタン等の固体で構成してもよいし、熱伝導率の高い金（Ａｕ）や銀（Ａｇ）等の固体の表面に、窒化チタン等の薄膜をコーティングして構成してもよい。
【００２０】
図１に示すように、光熱変換部３０の外部光Ｂの伝搬方向の断面は、例えば長方形である。そして、光熱変換部３０は、収容部１０の内側（凹部）に収容された光強度変化部２０と接し、且つ、収容部１０の凹部の蓋をするように填め込まれている。
【００２１】
光熱変換部３０の外部光Ｂの伝搬方向と直交する向きの光強度変化部２０と反対側の表面に、図示を省略している伝送路を介して入力光Ａが入力される。光熱変換部３０は、入力光Ａの強度に応じて熱エネルギーを生成し、光強度変化部２０を加熱又は吸熱し、光強度変化部２０の温度を変化させる。温度が変化する光強度変化部２０は、入力光Ａの強度に対応させて外部光Ｂの強度を減衰させた出力光Ｂを、外部光Ｂの伝搬方向に出力する。
【００２２】
以上説明したように、本実施形態に係る光演算素子１は、入力光Ａの光エネルギーを熱エネルギーに変換する光熱変換部３０と、光熱変換部３０と接し、外部から導入される外部光Ｂの強度を、光熱変換部３０の発熱又は吸熱に伴う温度変化に対応させて変化させる光強度変化部２０と、光強度変化部２０を収容し、外部光Ｂを一方から導入し、該外部光Ｂの強度を減衰させた出力光Ｃを上記一方と反対側の外部に出力する収容部１０とを備える。
【００２３】
これにより、入力光Ａの強度に応じて外部から取り込む外部光Ｂの強度を変化させた出力光Ｃを生成することができる。つまり、多数の光演算素子１を縦続に接続した場合でも、外部光Ｂを所定の一定の強度にしておけば各々の光演算素子１の出力光Ｃの強度は、前の層（前段）から入力される入力光Ａの強度のみによって決定されることになる。
【００２４】
したがって、本実施形態に係る光演算素子１は、光電変換を行うことなく、多層化したニューラルネットワークを構築することができる。なお、図１に示す光演算素子１の天地は、逆転させてもよい。その場合の入力光Ａは、光演算素子１の底面に入力される。
【００２５】
また、図１に示す光演算素子１は、例えば、時計方向に90度回転させてもよい。その場合は、外部光Ｂの伝搬方向は上下方向であり、入力光Ａは右側面に入力される。なお、反時計方向に90度回転させてもよい。
【００２６】
続いて光演算素子１の光熱変換部３０と光強度変化部２０の具体例を示し、本実施形態について更に詳しく説明する。
【００２７】
（光熱変換部）
図２は、光熱変換部３０の有無による光強度変化部２０の温度変化の例について示すグラフである。横軸は入力光Ａの強度[W]、縦軸は入力光Ａの入力を開始してから5分後の光強度変化部２０の温度変化ΔT[℃]である。プロット■は光熱変換部３０無し、プロット◇は光熱変換部３０有りのデータを示す。図２に示すデータは、収容部１０を石英ガラス、光強度変化部２０を水で構成し、当該水に光を5分間照射した後の水の温度を、赤外線温度計で測定した。なお、光熱変換部３０は炭素で構成した。
【００２８】
図２に示すように、光強度変化部２０の温度を5℃変化させるのに必要な入力光Ａの強度（パワー）は光熱変換部３０有り（◇）で約0.3W、光熱変換部３０無し（■）で約1.1Wである。このように、光熱変換部３０を備えた方が、光強度変化部２０の温度を効率良く変化させられることが分かる。
【００２９】
なお、図２の縦軸は入力光Ａの入力を開始してから5分後の温度変化を示すが、光熱変換部３０と光強度変化部２０を小型化することで、温度変化に要する時間は短縮することが可能である。つまり、光熱変換部３０と、外部光Ｂが透過する光強度変化部２０との間の距離を近づける、又は、それらの質量及び容積を小さくすることで、反応時間を高速化できる。
【００３０】
（光強度変化部）
図３は、光強度変化部２０を構成するＰＮＩＰＡ水溶液の温度を変化させた場合の光透過率の変化の例を示すグラフである。横軸はＰＮＩＰＡ水溶液の温度[℃]、縦軸は光透過率[%]である。
【００３１】
図３に示す温度変化は、温度コントローラの上に光演算素子１を載せて生じさせた。また、透過率は、外部光Ｂに相当する光源に赤色光源を用い、光演算素子１を透過する光を受光器で受光させて測定した。
【００３２】
図３に示すように、約29.5℃で約98%の透過率は、約31℃で約10%に変化する。このように光透過率が急激に変化する温度を曇点と称する。この実験例では、約3.4℃の温度変化でオン−オフするスイッチング特性を確認することができる。
【００３３】
図３に示す温度と透過率の関係は、光熱変換部３０の形状によって変化させることが可能である。また、入力光Ａに対する出力光Ｃの変化の方向である光演算素子の論理を反転させることも可能である。論理を反転させることについては後述する。
【００３４】
次に、温度と透過率の関係（図３）を変更した実施例について説明する。
【００３５】
〔第２実施形態〕
図４は、本発明の第２実施形態に係る光演算素子の構成例を模式的に示す図である。図４に示す光演算素子２は、光熱変換部３２の形状が、光演算素子１（図１）の光熱変換部３０と異なる。
【００３６】
図４に示すように、光熱変換部３２の外部光Ｂの伝搬方向の断面は、例えばアルファベットのＴ字形状である。光熱変換部３２は、収容部１０の凹部の蓋をする蓋部分の中心部分から光強度変化部２０側へ突出する突出部３２ａを備える点で、光熱変換部３０と異なる。
【００３７】
突出部３２ａは、収容部１０の底に突き当たる手前まで延長され、外部光Ｂが通過する開口部３２ｂを備える。突出部３２ａ内における開口部３２ｂの大きさ及び位置によって、温度と透過率の関係（図３）を変化させることが可能である。
【００３８】
光熱変換部３２の発熱（入力光Ａの入力）によって生じる温度変化（上昇）は、収容部１０の凹部の蓋をする蓋部分から突出部３２ａの先端部分に向けて伝達する。つまり、光熱変換部３２に入力光Ａを入力したことによって生じる熱は、突出部３２ａの根本部分から先端に向かって伝達し、光強度変化部２０の温度を変化させる。
【００３９】
逆に吸熱によって生じる温度変化は、光強度変化部２０の熱が、突出部３２ａ→収容部１０の凹部の蓋をする蓋部分から放熱される。このように発熱と吸熱で、温度の伝達方向は逆である。しかし、光強度変化部２０の温度が変化する場合に、突出部３２ａの延長方向に温度勾配を持つ点では一緒である。
【００４０】
そこで、光熱変換部３２の温度勾配を持つ範囲に、外部光Ｂを透過させる開口部３２ｂを設ける。該開口部３２ｂの形状によって、図３に示す温度と透過率の関係を変化させることができる。
【００４１】
図５は、突出部３２ａの温度の伝達方向に長いスリットを設けた光熱変換部３２を模式的に示す図であり、光熱変換部３２を外部光Ｂの伝搬方向に見た正面図である。図５中に示す一点鎖線の円は、外部光Ｂのビームを示す。
【００４２】
図６は、図５に示す光熱変換部３２を備えた光演算素子２の温度と透過率の関係を模式的に示すグラフである。図６の横軸は入力光（入力光Ａ）強度、縦軸は出力光（出力光Ｃ）強度である。
【００４３】
図６に示すように、温度勾配の方向に長い開口部３２ｂが設けられた光熱変換部３２の入力光Ａに対する出力光Ｃの関係（傾き）は緩やかになる。つまり、光熱変換部３２に入力光Ａを入力したことによって発生する熱は、突出部３２ａを伝達する過程において、開口部３２ｂ内の光強度変化部２０の温度に温度勾配を生じさせる。その為、開口部３２ａ内の光強度変化部２０は、光強度変化部２０の曇点付近の温度において、高い光透過率から低い透過率にいたる光透過率の勾配を持つ。その結果、入力光Ａに対する出力光Ｃの強度は穏やかに変化する。
【００４４】
一方、図７は、突出部３２ａの温度の伝達方向に短いスリットを設けた光熱変換部３２を模式的に示す図である。図７に示す光熱変換部３２の向きは図５と同じである。
【００４５】
図８は、図７に示す光熱変換部３２を備えた光演算素子２の温度と透過率の関係を模式的に示すグラフである。図８の横軸と縦軸の関係は図６と同じである。
【００４６】
図８に示すように、温度勾配の方向に短い開口部３２ｂが設けられた光熱変換部３２の入力光Ａに対する出力光Ｃの関係（傾き）は急になる。つまり、温度勾配の方向に短い開口部３２ｂ内の光強度変化部２０の温度は、短時間に所定の一様の温度に変化する。その為、外部光Ｂは、開口部３２ｂの所定の一様の光透過率の部分を透過することになる。その結果、入力光Ａに対する出力光Ｃの強度の変化は急になる。
【００４７】
以上説明したように、光熱変換部３２は、外部光Ｂの伝搬方向に対して直交する方向の突出部３２ａを備え、該突出部３２ａに、該突出部３２ａの温度の伝達方向に長い開口部３２ｂが設けられ、該開口部３２ｂに外部光Ｂのビームが照射される。これにより、入力光Ａに対する出力光Ｃの変化（傾き）を穏やかにすることができる。
【００４８】
また、光熱変換部３２は、外部光Ｂの伝搬方向に対して直交する方向の突出部３２ａを備え、該突出部３２ａに、該突出部３２ａの温度の伝達方向に短い開口部３２ｂが設けられ、該開口部３２ｂに外部光Ｂのビームが照射される。これにより、入力光Ａに対する出力光Ｃの変化（傾き）を急にすることができる。
【００４９】
また、入力光Ａに対する出力光Ｃの変化の方向を逆転させることも可能である。つまり、光演算素子の論理を反転させることもできる。
【００５０】
図６と図８に示した特性は、光強度変化部２０を、冷却すると拡散した高分子が溶解性を示して光を透過させ、加熱すると凝集した高分子が不溶性を示して光を散乱させるＬＣＳＴ型の挙動を示すＰＮＩＰＡ水溶液で構成した場合の特性である。
【００５１】
光強度変化部２０を、冷却すると凝集した高分子が不溶性を示して光を散乱させ、加熱すると核酸した高分子が溶解性を示して光を透過させるＵＣＳＴ（Upper Critical Solution Temperature）型の挙動を示す水溶液で構成する。そうすることで、入力光Ａの強度が小さい場合の出力光Ｃの強度を小さく、入力光Ａの強度が大きい場合の出力光Ｃの強度が大きくなる光演算素子を実現することができる。つまり、図６と図８に示した入力光強度−出力光強度の特性を逆に（論理反転）することができる。
【００５２】
（多層ニューラルネットワーク）
本実施形態に係る光演算素子１を、多層に縦続接続させて多層ニューラルネットワークを構成することができる。なお、光演算素子２を多層に縦続接続させてもよい。
【００５３】
図９は、本実施形態に係る多層ニューラルネットワークの構成例を模式的に示す図である。図９に示す多層ニューラルネットワーク１００は、上記の光演算素子１を２層以上、縦続に接続したものである。
【００５４】
１層目の光演算素子１１の出力光Ｚ１は、２層目の光演算素子１２の入力光を生成する乗算器１０１２に入力される。乗算器１０１２は、出力光Ｚ１に重みｗ３を乗じて加算器１０３２の一方の入力に出力する。
【００５５】
加算器１０３２は、乗算器１０１２の出力と乗算器１０２２の出力を加算して光演算素子１２の入力光を生成する。乗算器１０２２の出力は、図示しない光演算素子の出力光Ｚ２に重みｗ４を乗じたものである。
【００５６】
２層目の光演算素子１２は、外部から取り込む外部光Ｂを、入力光Ａに相当する加算器１０３２が出力する積和信号で変換した出力光Ｚ３を生成する。３層目以降の光演算素子１３が生成する出力光Ｚ５についても、当該出力光Ｚ５を生成するための構成は、２層目の光演算素子１２と同じである。図中の参照符号の番号を更新して表記し、その説明は省略する。
【００５７】
以上説明したように本実施形態に係る多層ニューラルネットワーク１００は、光演算素子１をＮ（Ｎ≧2）個縦続接続させた多層ニューラルネットワークであって、ｎ（ｎ＝2,3,…,Ｎ）層目の光演算素子の入力光Ａｎは、ｎ−１層目の光演算素子の出力光Ｚｎ−１を含む。
【００５８】
この構成によれば、各層の光演算素子１ｎのそれぞれに一定強度の外部光Ｂが入力され、該外部光Ｂが前層ｎ−１の光演算素子１ｎ−１の出力光Ｚｎ−１で変換された出力光Ｚｎを生成する。したがって、多層に縦続接続された後方の光演算素子１ｎの出力光Ｚｎの強度は減衰しない。その結果、光電変換が不要であり、多層ニューラルネットワークを無電力化することができる。
【００５９】
以上説明したように本実施形態の光演算素子１，２によれば、光電変換を行うことなく、多層化した光ニューラルネットワークを構築できる。また、本実施形態の多層ニューラルネットワーク１００によれば、各層のそれぞれに外部から外部光Ｂが導入されるので、光信号と電気信号を用いた演算を交互に行う必要がない。その結果、演算を無電力化することができる。
【００６０】
なお、本発明は上記した例に限定されない。入力光Ａ、外部光Ｂ、及び出力光Ｃは、それぞれ１個の例で説明したが、一つの収容部１０にそれぞれの光を複数入出力させてもよい。
【００６１】
また、光熱変換部３２の突出部３２ａを１個の例で説明を行ったが、突出部３２ａは空冷フィンの様に複数あっても構わない。また、光演算素子１，２の形状は、立方体に近い形状を例に説明したが、当該形状に限定されない。
【００６２】
また、光熱変換部３２の突出部３２ａは、外部光Ｂの伝搬方向の断面形状がアルファベットのＴ字形状の例で説明したが、光熱変換部３２及び突出部３２ａの形状は、当該形状に限定されない。光熱変換部３２及び突出部３２ａの形状は、外部光Ｂの伝搬方向に開口する開口部を備え、当該開口部に外部光Ｂのビームが照射される形状で有れば、どのようなもので有っても構わない。
【００６３】
このように本発明は、上記の実施形態に限定されるものではなく、その要旨の範囲内で変形が可能である。なお、光演算素子１，２の加工方法について具体例を示した説明を行わなかったが、当該加工については既存の半導体プロセス及びマイクロマシン加工技術の全てを用いることができる。
【符号の説明】
【００６４】
１、２：光演算素子
１０：収容部
２０：光強度変化部
３０、３２：光熱変換部
３２ａ：突出部
３２ｂ：開口部
１００：多層ニューラルネットワーク
Ａ：入力光
Ｂ：外部光（ビーム形状）
Ｃ：出力光
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
2019185501.tif 000006
【図５】
2019185501.tif 000007
【図６】
2019185501.tif 000008
【図７】
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【図８】
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【図９】
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