Design of re-editable superconducting Bayesian networks
山中 陸央, 山梨 裕希, 吉川 信行 （横浜国大）
Abstract:確率を用いたモデリング手法の一つであるベイジアンネットワーク(BN)は、その視覚的容易性から予測や診断など多くの分野で応用されている。現在、BNは汎用コンピュータを用いたソフトウェア的な手法を用いて解析されている。しかし、大規模なBNの解析はNP困難に分類され、膨大な計算時間とパワーを必要とする。そこで本研究では、超伝導回路を用いたBN解析のための専用プロセッサを提案する。BNでは、ある現象が発生する確率は、対応する条件付き確率表（CPT）に従う。提案プロセッサは外部電流によってCPTの持つ情報の書き換えが可能である。本研究では2つのノードからなるBNを設計し、アナログ回路シミュレーションで正常動作することを確認した。