半導体レーザーによる遅延ベースのフォトニックリザーバーコンピューティングに対する入力マスク信号の影響

光学フィードバックと噴射を使用した半導体レーザーを使用した遅延ベースのフォトニックリザーバーコンピューティングを実験的に調査します。入力信号とリザーバーの仮想ノードの間の重みとして、デジタル、カオス、色のノイズマスク信号などのさまざまなタイプの時間マスク信号を適用します。さまざまなマスク信号に対して時系列予測タスクを使用して、貯水池コンピューティングのパフォーマンスを評価します。カオスマスク信号は、デジタルマスク信号よりも優れたパフォーマンスを示しています。ただし、カオスと色のないマスク信号で同様の予測エラーを実現できます。振幅が大きいマスク信号は、実験でアクセス可能な振幅の範囲で、すべてのマスク信号のパフォーマンスが向上します。貯水池コンピューティングの性能は、貯水池として使用されるレーザーの弛緩振動周波数の共鳴に関連する色付きノイズマスク信号のカットオフ周波数に強く依存しています。

We experimentally investigate delay-based photonic reservoir computing using semiconductor lasers with optical feedback and injection. We apply different types of temporal mask signals, such as digital, chaos, and colored-noise mask signals, as the weights between the input signal and the virtual nodes in the reservoir. We evaluate the performance of reservoir computing by using a time-series prediction task for the different mask signals. The chaos mask signal shows superior performance than that of the digital mask signals. However, similar prediction errors can be achieved for the chaos and colored-noise mask signals. Mask signals with larger amplitudes result in better performance for all mask signals in the range of the amplitude accessible in our experiment. The performance of reservoir computing is strongly dependent on the cut-off frequency of the colored-noise mask signals, which is related to the resonance of the relaxation oscillation frequency of the laser used as the reservoir.