Hardware implementation of scalable Bayesian networks using single flux quantum circuits
山中 陸央, 吉川 信行, 山梨 裕希 （横浜国大）
Abstract:確率を用いたグラフィカルモデル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。BNの解析はニューラルネットワークなどと比較して計算量が多くなることから、専用ハードウェアによる効率的解析法に注目が置かれている。本研究では、単一磁束量子回路を用いた超伝導乱数生成器とデコーダ回路によるBNの設計法を提案し、液体ヘリウム中で正常BNの解析が行えることを確認した。提案手法による解析は従来手法と比較しネットワークの大規模化に容易に対応可能であり、最高動作周波数は6倍以上の31 GHzである。