超伝導ニューラルネットワークとその4-Queen問題への応用

摘要

A combination optimization problem is generally NP difficulty or NP completeness. When problem size becomes large, it is difficult for a von Neumann type computer being the mainstream now to calculate a solution within real time. Many researches using neural networks have been proposed and investigated for solving this problem. Such neural networks have been implemented with the semiconductor circuits. Although the operation speed of the semiconductor circuit has been accelerated by scaling down silicon devices, it is difficult to increase the integration density because of high power density. Compared with a semiconductor circuit, a superconducting circuit has the feature of low power consumption and high-speed processing. The superconducting circuit not only may be able to avoid the problem of the power consumption of a semiconductor circuit, but may be able to realize a still more highly efficient circuit. Our research purpose is to constitute a neural network using a superconducting circuit for solving an optimization problem. A neuron element using a superconductive coupled-SQUID has been already proposed. In this research, we construct a neural network using the coupled-SQUIDs to solve a 4-Queen problem, moreover, we investigate the dynamics in numerical simulations.%組合せ最適化問題は一般的にNP困難またはNP完全であり，問題サイズが大きくなると現在主流のノイマン型コンピュータでは実時間内に解を求めるのは難しい問題である．この間題を解く方法の一つに，ニューラルネットワークを使う方法があり，多くの研究がされてきた．このようなニューラルネットワークは半導体回路で作成されている．半導体回路は微細化によって高速化されてきているが，現在ではそれも限界に近付いてきており，依然として消費電力の問題がある．超伝導回路は半導体回路と比べて，低消費電力かつ高速処理が可能,という特徴があり，半導体回路の消費電力の問題を解決するだけではなく，さらに高性能な回路を実現できる可能性がある．本研究では超伝導回路を用いてニューラルネットワークを構成することを目的としている．超伝導回路を使ったニューロン素子として，結合SQUIDを用いたニューロン素子が提案されており，本研究ではそのニューロン素子で4-Queen問題を解くネットワークを構成しシミュレーションでどのように動作するか検証した．