JPH0659764A - 光ニューロ演算素子 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 汎用性に富み、一体素子化された小型の、演
算を並列に行うことができるようにする。 【構成】 発光部２、液晶空間光変調素子部３及び受光
部４がこの順に貼着されており、発光部２と液晶空間光
変調素子部３との間、および液晶空間光変調素子部３と
受光部４との間には隙間がない。また、液晶空間光変調
素子部３には耐熱性のモノリシック偏光層１１、２０が
備わっているので、熱的に強いものとなっている。更
に、液晶空間光変調素子部３が、透過光量を調整するマ
トリクス状の領域を縦横に備えており、各領域の透過光
量が独立して調整される。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、情報処理システム、機
器制御等の分野で用いられる主にニューラルネットワー
クのための光ニューロ演算素子に関する。

【０００２】

【従来の技術】上述したニューラルネットワークは生物
の脳内における情報処理を模倣したものであり、従来の
ノイマン型コンピュータの苦手とする音声、文字、画像
などのパターン認識や連想といった方面に非常にその能
力を発揮しており、近年活発に研究及び応用がされてい
る。

【０００３】図３はニューラルネットワークを構成する
１つのユニットすなわちニューロンのモデル図でこれは
生物の１つの脳細胞に相当するものである。以下にニュ
ーロンの動作を図３に基づいて説明する。ニューロン_i
（ｉ＝１〜ｍ）は、通常、複数の入力信号からただ１つ
の出力信号を発生させるものとして扱われている。ｎ本
の入力信号Ｉ_j（ｊ＝１〜ｎ、各Ｉ_jは０≦Ｉ_j≦１の範
囲の値を持つ）は、各々荷重Ｗ_ijの数値だけ乗ぜられて
からニューロン_iに伝えられる。ニューロン_iに伝えられ
る信号の総和Ｘ_iは、下記１式で表される。

【０００４】 Ｘ_i＝Ｗ_i1Ｉ₁＋Ｗ_i2Ｉ₂＋・・・＋Ｗ_in-1Ｉ_n-1＋Ｗ_inＩ_n …（１） また、ニューロン_iからの出力Ｙ_iは入力信号の総和Ｘ_i
から決定され、下記２式で表される。

【０００５】Ｙ_i＝ｆ_i（Ｘ_i） …（２） 上記ｆは応答関数（０≦ｆ≦１の範囲の値）であり、例
えば１／（１＋ＥＸＰ（−Ｘ_i）が相当する。

【０００６】ニューラルネットワークは、図３のような
ニューロンが多数結合して構成されており、或るニュー
ロンの出力信号は他の多数のニューロンの入力信号にな
っている。また、ニューラルネットワークは、ニューロ
ン間の結合と、荷重Ｗと、応答関数ｆとによってその処
理内容が決定されており、入力信号に対して望みの出力
が導かれるように荷重Ｗを逐次変化させていくことによ
り学習が行われ、望みの処理を行う状態へと成長してい
く。加えて、一般にニューロンの数が増えるほど、ニュ
ーロン間の結合が増えるほど、複雑な処理に使用できる
ようになる。

【０００７】こうしたニューラルネットワークは、当
初、各ニューロン間の結合やニューロンの出力演算を汎
用計算機で逐次計算し、一種のコンピューターシミュレ
ーションによって実現されていた。

【０００８】しかし、より複雑な処理を行わせるという
要求に応えるためにニューラルネットワークのニューロ
ンの数及びニューロン間の結合数が増加すると、当然の
ことながら計算量は莫大なものとなり処理速度の面で非
常に問題があった。

【０００９】そこで、光学的ハードウエアを用いて演算
を並列に行うことが提案されている。図4にその構成図
を示す。電気入力信号群は、例えば５個のＬＥＤ（発光
ダイオード）やＬＤ（レーザーダイオード）等からなる
発光素子アレイ２４で光強度に変換され、これらを入力
側のレンズ系２５により縦方向（又は横方向）に扇状に
広げることで平面状の光学マスク２６に入射する。光学
マスク２６は５×５の２５領域に分割されていて、それ
ぞれの領域が固有の透過率をもっている。各領域の透過
率はニューロンの荷重Ｗに対応しており、光の透過率の
違いが入力信号の倍率となる。光学マスク２６により強
度が変化した光は、入力側のレンズ系２５とは垂直な方
向に５つに区切られている出力側のレンズ系２７を通
り、同じく５個の光検知用受光素子からなる受光素子ア
レイ２８に集まり、各受光素子からそれぞれの総受光量
に対応した信号が取り出される。これは、上述した入力
信号Ｉ_jがそれぞれ荷重Ｗ_ijを乗ぜられた後に、ニュー
ロン毎に積の総和を求めることに対応している。

【００１０】このシステムによる場合は、計算機により
ニューラルネットワークを１ユニット毎にニューロ演算
を順次処理していたときと比べて、光を使用することの
利点は同時に複数の入力信号に複数ユニット用の荷重を
かけ、その総和を取る処理が一度に且つ並列に行われる
点で、これにより速度面での向上が図られている。

【００１１】

【発明が解決しようとする課題】しかし、従来の図４の
ような構成では、前記レンズ系２５及び２７等のレンズ
又はそれに類する機能を持つ光学系で光を広げるための
空間が必要なので、演算装置の構成が大型になるという
問題があり、これを小型化、一体素子化させたいという
要求があった。

【００１２】一方、図４の光学マスク２６には、各領域
の透過率が固定された平板、例えば濃度分布を持たせた
ＮＤ（ｎｅｕｔｒａｌ ｄｅｎｓｉｔｙ）フィルタを使
用するのが最も簡便である。しかし、その場合は当然の
ことながら、一度決定された透過率、即ち荷重を変化さ
せることはできない。つまり、ニューロ演算の機能が１
種類に限定されてしまい、汎用性に乏しくなる。このた
め、ユーザーの要求するニューラルネットワークを作る
ときには、作ろうとする処理系と同じシステムを通常の
コンピュータでシミュレーションし、ニューロ学習させ
て求めた荷重Ｗ_ijを基に透過率分布に置き換えたものを
製作することになる。これを一体素子化するときは、学
習済み荷重が決定後に素子化の工程が行われるので、発
注されてから完成までに時間がかかる。

【００１３】逆に、光学マスクが微小領域毎に透過率が
可変であれば、ユーザーは完成品の形で装置を買い求め
て、独自にニューロ学習を行えるので汎用性に富み、上
述の透過率固定マスクの場合と比べて、時間上の問題も
解消される。透過率の制御には、現在最もポピュラーな
液晶素子を使用することが考えられる。しかし、液晶表
示素子は、その機構上、偏光板を併用する必要がある
が、従来の偏光板は熱に弱いという欠点があり、演算を
並列に行うことができる光ニューロ演算装置をＩＣ製造
技術を用いて小型化、一体素子化したいという要求に対
して重大な障害となっていた。

【００１４】本発明は、上述した従来技術の問題点に鑑
みてなされたものであり、汎用性に富み、一体素子化さ
れた小型の、演算を並列に行うことができる光ニューロ
演算装置を提供することを目的とする。

【００１５】

【課題を解決するための手段】本発明の光ニューロ演算
素子は、光量が独立して制御される複数の線状光源が並
列に設けられた発光部と、透過光量を調整するマトリク
ス状の領域を縦横に備えると共に各領域の透過光量が独
立して調整され、縦１列の領域で該発光部の各光源から
発せられた光を受光して変調させる構成となっており、
かつ、耐熱性のモノリシック偏光層を有する液晶空間光
変調素子部と、該マトリクス状の領域の横１列からの透
過光を受光する線状光検知器が複数並列に設けられ、各
線状光検知器が該液晶空間光変調素子部を透過した変調
された光を検出する受光部と、を備え、該液晶空間光変
調素子部を挟み、かつ接触する状態で該発光部及び該受
光部が設けられており、そのことにより上記目的が達成
される。

【００１６】

【作用】本発明にあっては、発光部、液晶空間光変調素
子部及び受光部がこの順に設けられており、発光部と液
晶空間光変調素子部との間、および液晶空間光変調素子
部と受光部との間には隙間がない。また、液晶空間光変
調素子部には耐熱性のモノリシック偏光層が備わってい
るので、熱的に強いものとなっている。更に、液晶空間
光変調素子部が、透過光量を調整するマトリクス状の領
域を縦横に備えており、各領域の透過光量が独立して調
整される。

【００１７】

【実施例】以下に本発明の実施例について具体的に説明
する。

【００１８】図１は本実施例の光ニューロ演算素子の構
成を示す斜視図、図２はその光ニューロ演算素子の断面
図である。この光ニューロ演算素子は、２つのガラス基
板１、５の間に、発光部２、液晶空間光変調素子部３及
び受光部４が設けられ、外部に複数の電極９、１４、１
５、２３が形成された外観を有している。

【００１９】上記発光部２は、線状のＥＬを並べたもの
で、絶縁されたＺｎＳ層７をＩＴＯ（透明電極）膜６、
８で挟んだ構造になっている。ＩＴＯ膜６は線状になっ
ており、ＩＴＯ膜６のそれぞれに接続された電極９に、
外部から電圧を印加することによりＺｎＳ層７を線状に
発光させることができる。

【００２０】発光部２の上には、液晶空間光変調素子部
３が設けられている。液晶空間光変調素子部３は、発光
部２側から順に、透明絶縁膜１０、モノリシック偏光板
１１、透明絶縁膜１２及びＴＦＴ（薄膜トランジスタ）
アレイ１３が積層された第１の積層体を有し、更に、こ
の第１の積層体の上方にＩＴＯ膜１８と、透明絶縁膜１
９、２１で挟まれたモノリシック偏光板２０とからなる
第２の積層体を有する。第１の積層体と第２の積層体と
は、間に介装したスペーサー１７により間隔が一定に保
持されて貼り合わされ、第１の積層体と第２の積層体と
の間であって、スペーサー１７で包囲された部分には強
誘電液晶からなる液晶層１６が封入されている。なお、
液晶層１６を挟む上下面には、図示しない配向膜が形成
されており、この配向膜により液晶層１６の配向方向が
決定されている。

【００２１】上記モノリシック偏光板１１は、スリット
を有する金属薄膜である。その作製は、例えば透明絶縁
膜１０上にＡｌやＣｒ等の金属薄膜を成膜し、その全面
に、発光部２から発せられる光の波長の半分よりも狭い
間隔の細い線状のスリットをＸ線リソグラフィ技術によ
り形成することにより行われる。かかるスリットを有す
るモノリシック偏光板１１においては、スリットの各線
の伸延方向と垂直な方向の電気ベクトル成分を通過させ
る。

【００２２】このモノリシック偏光板１１の上方に設け
られたＴＦＴアレイ１３は、液晶層１６をマトリクス駆
動させるためのものであり、マトリクス状に配設されて
いる。このＴＦＴアレイ１３は、液晶空間光変調素子部
３の外部に形成した電極１４、１５を介して素子外部か
ら印加される電圧により駆動され、液晶層１６の配向角
度に基づいて定まる光透過率をマトリクス状の多数の領
域に分けて制御する。つまり、液晶空間光変調素子部３
は、透過光量を調整するマトリクス状の領域を縦横に備
えると共に、電極１４、１５への通電状態に応じて各領
域の透過光量を独立して調整できるようになっている。

【００２３】液晶層１６の上方に設けたモノリシック偏
光板２０は、液晶層１６の下方に設けたモノリシック偏
光板１１と同様の製法で作られるが、その偏光の方向は
モノリシック偏光板１１の偏光方向とは垂直になしてあ
る。

【００２４】液晶空間光変調素子部３の上に設けられた
受光部４は、アモルファスシリコンを用いた線状フォト
ダイオード２２が並設されて形成されている。各フォト
ダイオード２２の上には、電極２３の一端が電気的に接
続した設けられ、各電極２３はフォトダイオード２２が
受光した光量に応じた電流を取り出す。

【００２５】このように構成された光ニューロ演算素子
の製造は以下のように行われる。先ず、液晶層１６の下
側の液晶空間光変調素子部３部分と、発光部２とをガラ
ス基板１の上に形成し、一方液晶層１６の上側の液晶空
間光変調素子部３部分と、受光部４とをガラス基板５の
上に形成する。

【００２６】次に、両ガラス基板１、５の向かい合う面
に、液晶の配向角度を決定する配向処理を施し、その
後、両ガラス基板１、５をスペーサー１７で間隔を一定
に保って貼り合わせ、両ガラス基板１、５とスペーサー
１７とで囲まれた空間に、高速動作が可能な強誘電液晶
を封入して液晶層１６を形成する。

【００２７】かかる製造工程において、上記モノリシッ
ク偏光板１１と２０がＡｌやＣｒ等の金属薄膜で形成さ
れているので、ＴＦＴアレイ１３を形成するときや、そ
の後の素子製作段階において熱を伴っても、破壊されず
所定の機能を達成することができる。

【００２８】次に、本発明の光ニューロ演算素子の動作
内容を説明する。

【００２９】入力信号は光ニューロ演算素子の電極９に
電気信号の形で入力され、発光部２の線状ＥＬを発光さ
せる。発光部２から発せられた光は、液晶空間光変調素
子部３に照射されて強度変調を受ける。この強度変調
は、電極１４および１５からＴＦＴアレイ１３をマトリ
クス駆動し、マトリクス状をした各領域の光透過率を変
えることで行われ、これはニューロンの荷重の制御に相
当する。

【００３０】強度変調を受けた光は、発光部２の線状Ｅ
Ｌとは直交する方向に並べられた線状フォトダイオード
アレイを持つ受光部４に入射する。受光部４の各線状フ
ォトダイオードは、入射した総受光量に応じた電流を出
力する。この電流に関する信号は、電極２３を通じて外
部に取り出され、外部に設けた、例えば閾い値処理回路
により閾い値処理されて、ニューロンの出力信号とな
る。この出力については、例えばオペアンプを使用して
ある一定以上の電流（または電圧）になればオペアンプ
から電圧信号を出力するようにしてもよい。

【００３１】したがって、本発明による場合は、発光部
と液晶空間光変調素子部との間、および液晶空間光変調
素子部と受光部との間に光の幅を広げる空間を必要とせ
ず、よって素子の小型化が図れる。また、耐熱性のある
金属製のモノリシック偏光板を使用するので、ＩＣ製造
技術を用いることが可能となり、透過率制御（荷重表
現）に液晶を利用した光ニューロ演算素子の一体素子化
が可能になる。

【００３２】また、ニューラルネットワークにおける荷
重付与を、液晶の制御に変更して行うことが可能であ
る。このことは、単にニューラルネットワークの学習機
能の実現だけではなく、時分割処理によって、複数種類
のニューロ演算をひとつの素子のみで行うことができる
こと、また完成後の光ニューロ演算素子をユーザーが各
自の目的とするシステムに直接組み込んで最適な最適な
学習ができることとなるので、２重のコストダウンが図
れることを意味する。

【００３３】更に、荷重変更の制御のためには、通常の
コンピュータシステムを用いる必要があるが、現在の技
術ではニューラルネットワークで得られた最終的な出力
を普通のコンピュータやマイクロコンピュータで処理す
る構成にならざるを得ないので、荷重制御によるコスト
アップは考えなくともよい。単一機能のみ必要な単純な
装置に使用するならば、荷重が固定されている光学マス
クを使用したものを使えばコスト的には有利になるのは
勿論であるが、そうした小規模の演算には素子化するよ
りマイクコンピュータで代替処理させられてしまう場合
が殆どである。一方、本発明の光ニューロ演算素子で
は、入力、出力及び荷重の信号を時分割処理することに
より、光ニューロ演算素子が持つニューロンの数よりも
もっと多数のニューロンを仮想した大規模なニューラル
ネットワークを構成することや、複数のニューラルネッ
トワークを構成することが可能となる。

【００３４】上記実施例では閾い値処理回路を光ニュー
ロ演算素子の外部に設けた構成としているが、本発明は
これに限らず、光ニューロ演算素子に内蔵させてもよい
のは言うまでもない。

【００３５】

【発明の効果】本発明によれば、発光部と液晶空間光変
調素子部との間、および液晶空間光変調素子部と受光部
との間には隙間を必要としないので、一体素子化でき小
型化できる。また、液晶空間光変調素子部に必要とされ
る偏光板に耐熱性のモノリシック偏光層を使用している
ので、熱的に強いものとなっている。更に、液晶空間光
変調素子部が、透過光量を調整するマトリクス状の領域
を縦横に備えており、各領域の透過光量が独立して調整
されるので、汎用性に富むと共に演算を並列に行うこと
ができる

【図面の簡単な説明】

【図１】本実施例の光ニューロ演算素子を示す斜視図。

【図２】本実施例の光ニューロ演算素子を示す断面図。

【図３】ニューラルネットワークを構成するニューロン
のモデル図。

【図４】従来の光ニューロ演算装置の構成を示す斜視
図。

【符号の説明】

１ ガラス基板 ２ 発光部 ３ 液晶空間光変調素子部 ４ 受光部 ５ ガラス基板 ６ ＩＴＯ膜 ７ ＺｎＳ層 ８ ＩＴＯ膜 ９ 電極 １０ 透明絶縁膜 １１ モノリシック偏光板 １２ 透明絶縁膜 １３ ＴＦＴ（薄膜トランジスタ）アレイ １４ 電極 １５ 電極 １６ 液晶層 １７ スペーサー １８ ＩＴＯ膜 １９ 透明絶縁膜 ２０ モノリシック偏光板 ２１ 透明絶縁膜 ２２ フォトダイオード ２３ 電極

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 光量が独立して制御される複数の線状光
   源が並列に設けられた発光部と、 透過光量を調整するマトリクス状の領域を縦横に備える
   と共に各領域の透過光量が独立して調整され、縦１列の
   領域で該発光部の各光源から発せられた光を受光して変
   調させる構成となっており、かつ、耐熱性のモノリシッ
   ク偏光層を有する液晶空間光変調素子部と、 該マトリクス状の領域の横１列からの透過光を受光する
   線状光検知器が複数並列に設けられ、各線状光検知器が
   該液晶空間光変調素子部を透過した変調された光を検出
   する受光部と、 を備え、該液晶空間光変調素子部を挟み、かつ接触する
   状態で該発光部及び該受光部が設けられ光ニューロ演算
   素子。