畳み込みニューラルネットワークによるホログラムメモリー再生データの符号間干渉の抑制

摘要

ホログラムメモリーは大容量，高転送速度，長期保存性という特徴を有するため，アーカイブに向けrnた次世代の光記録メディアとして注目されている．データの再生時，ホログラムからはページデータと呼ばれる二rn次元状に変調された画像データが再生される．畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional neural network, CNN)rnにこれをあらかじめ入力し，復調アルゴリズムや光学特性を学習させることで，再生データを低い誤り率で復調可rn能である．本稿では復調誤りの低減に向け，符号間干渉に着目した．対象とする変調ブロックだけでなく，周辺画rn素の情報も入力可能なCNN を構築し，符号間干渉の抑制による復調誤りの特性改善について検証した．