第１部　基本理念

１．研究開発の目的

　リアルワールドコンピューティングプログラムは、21世紀の高度情報化社会において必要とされる情報技術の基盤を確立することを目的とする。

　コンピュータは急速に発達し、大きな計算パワーを提供するようになった。しかしながら、例えばパターン認識、不完全情報に基づいた問題解決、学習能力といった多くの分野において、コンピュータの情報処理は依然として柔軟性に欠け、人間の足元にも及ばない。21世紀の高度情報化社会において人間とコンピュータの高度な協調関係を生みだし、革新的かつ包括的な技術の創造を支援するためには、情報処理技術は、人間の情報処理能力により近く実世界の多種多様な情報を処理できるようなものでなければならない。本研究プログラムのめざすものは、そのような先進的で柔軟な情報処理技術の基盤の確立である。

　21世紀の情報システムは、単一の技術ではなく、多くのキー・テクノロジに支えられてはじめて実現されるであろう。超並列コンピューティング、光コンピューティング、ニューラルコンピューティング、論理をベースとするコンピューティングなどが、そのような技術に含まれよう。これらの技術を柔軟に統合し、情報システムとして結実させてゆくことが望まれる。本研究プログラムは、これらの重要でありながら依然実現されていない技術への挑戦である。我々は、これらの先進的技術の理論基盤を確立し、その可能性を探るとともに、それらを統合するためのスタイルを与えることを試みる。また、技術の可能性と有用性を確かめるためにいくつかの実世界問題に対しての挑戦も試みる。我々は、ここで得られた知見を広く世界に公開することにより、人類の共有財産としての知識と富の発展に貢献することを目指す。

　この基礎的かつ挑戦的な目標を達成するために、研究における国際的および学術的連携を促進することが極めて重要である。また、企業、国立研究機関、大学の間の共同研究を支援していくことも不可欠である。

２．背景

　コンピュータと通信技術の発達に支えられて、情報処理社会は、新たな財・サービスの提供、生産流通の合理性などの産業活動のみならず、国民生活水準の質的向上、地域の振興、さらには教育や文化の面でも革新的な変化をもたらすであろう。

　特に、情報のネットワーク化が、企業における組織内ネットワークから、組織間さらに家庭・個人を結ぶネットワークへと変化するにつれて、情報処理の主体が企業から家庭・個人へと広がって行く。その結果、処理されるべき情報が量的に増加するのみならず、情報の質すなわち、種類も多種多様なものになってゆき、このような高度な情報ネットワーク社会の基礎として、あらゆる人がネットワークの多種多様な情報資源をより高度な次元で容易に利用できるようになるための新しい技術が求められる。

　こうした社会的背景、そしてまた様々な応用分野での技術的要求として、現在のコンピュータをより人間に近く、実世界環境において人と共存し協調できる能力を持ったものにしてゆくことが不可欠である。
　歴史的な経緯を振り返ると、コンピュータは、技術的進歩に支えられて驚異的な発展を遂げてきた。まず、コンピュータは伝統的なフォン・ノイマン方式の路線に沿って、数値計算、文書処理、そしてデータベースの蓄積と検索の管理といった分野で発達した。というのは、それらの応用分野は明確なアルゴリズムを持ち、伝統的なコンピュータで処理するのに向いていたからである。

　次の発展は、論理的（演繹的）推論といった人間の知的思考過程に光を当て、論理と記号を操作する方向であった。AIや知識工学の研究分野は、コンピュータに記号で表現された知識や推論規則を取り扱う能力を与えるのに貢献した。1981年、日本は新世代コンピューティングへの新しいアプローチとして、第五世代コンピュータの概念を打ち出したが、それはコンピュータに強力な論理的推論能力を付与し、大規模知識情報処理への扉を開こうとするものであった。

　今日、コンピュータは、解法のためのアルゴリズムが存在しプログラム言語で明確に記述可能な良設定問題を解く能力においては、人間をはるかに上回る。しかしながら、解くべき多くの問題が不良設定でありアルゴリズムとして記述困難な実世界において人間の行っている柔軟な情報処理に比べると、コンピュータは依然として柔軟ではない。

　従って、そうした実世界問題に対処し情報処理技術の新たな地平を開くためには、人間の直観あるいは記号下（subsymbolic）レベルの情報処理に光を当てて、人間のような柔らかな情報処理の基本的な原理を追求し、発達するハードウェア技術の基盤の上にそれらを新しい情報処理技術として具現化してゆくことが重要かつ不可欠である。

　近年、人間の脳における情報処理の仕組みに関する知識の蓄積は著しく、また、21世紀初頭には、超並列的なシステムを可能にするハードウェア技術も利用可能になると期待されている。こうした状況を踏まえて、我々は新たな情報処理のパラダイムとして「リアルワールドコンピューティング」のコンセプトを提唱し、人間の情報処理の持つ「実世界性」を情報処理システムに与えることを目指す（図1.1も参照）。

　21世紀を、人間と情報処理システムがより密接かつ柔軟に協調するような世界規模で繁栄した情報ネットワーク社会にするために、新しい基礎的で包括的な技術の実現をめざすリアルワールドコンピューティングプログラムの実施が喫緊の課題である。

3．リアルワールドコンピュティングパラダイム

　情報処理は、変化する実世界環境において生命が生存し続け、適応するための進化の過程を通じて獲得した機能である。また、周囲の状況を認識し、予測を行い、その予測に基づいて行動するといった、多面的な機能でもある。ここでは、このような機能を次のような2つのカテゴリーに分けて考える。

　　　　　　A: 論理的情報処理

　　　　　　B: 直感的情報処理

　論理的情報処理は、意識的、分析的、直列集約的、デジタル的といった言葉で特徴づけられる。これに対して、直感的情報処理は、無意識的、統合的、並列分散的、そしてアナログ的といった言葉で特徴づけることができる。

　基本的に、情報処理技術は人間のこうした2つの情報処理機能の両面を全体として、補完し、代替していくことを意図したものである。しかしながら、歴史的には、側面Aの機能において優れた機械がコンピュータとして実現され、ハードウェア技術の驚異的な発展に支えられて飛躍的な進歩を遂げてきた。一方、いわゆる「直感的情報処理能力」については、従来のコンピュータは人間の能力にはるかに劣っている。コンピュータの柔軟性の欠如もこの2つの側面の発展がバランスを欠いたことに起因する。

　日常の生活において、人間は曖昧性や不確実性を含む種々の情報を評価し、予測、計画、あるいは判断に必要な情報を変容する環境の中で獲得している。柔軟な情報処理機能を有したシステムを開発することは、より高度の情報処理機能を目指すパターン情報処理、知能情報処理、知能ロボットなど、今日の先端的情報処理の諸分野に共通した要請となっている。

　こうしたシステムを開発するには、人間が行う情報処理能力の直観的側面の機械による実現を追求するとともに、前述の2つの側面を統合することが最も重要となる。統合の結果として、より人間的で柔らかな情報システムの基盤となり得るような新しい情報処理のパラダイムに到達できる。そうした柔軟な情報処理を「リアルワールドコンピューティング」と呼ぶことにする（図1.2参照）。

　リアルワールドコンピューティングのシステムは、次のような特性によって特徴づけることができる：

開放性（Openness） 頑健性（Robustness） 実時間性（Real-time）

　「開放性」とは、予期していない状況に遭遇した場合にも、システムが自律的かつ適応的に自己を変化させたり拡張できることを意味する。「頑健性」は、入力情報が雑音で汚れていたり、環境が変化したりしてもシステムの挙動が頑強かつ安定していることを意味している。「実時間性」とは、システムが現実的な時間内に解を求めることを意味する。
　人間がこのような実世界性を有した情報処理能力を維持できる理由は、我々の脳が、情報を分散的に表現し超並列的に処理する能力、学習および自己組織化能力、および情報統合能力を持つことに由来する。従って、上記のような特性を持つリアルワールドコンピューティングシステムを実現するためのキーコンセプトとして、次の二つがあげられるであろう。

柔らかな情報処理 情報の曖昧さや不確実さを許容するとともに、学習、適応能力を持った 情報処理 超並列超分散情報処理 相互に複雑に絡み合った多様な情報を超並列超分散的に処理する 情報処理

　この二つのキーコンセプトを実体化するためにリアルワールドコンピューティングプログラムの研究開発要素としての技術項目を、以下のように3つ設定する：

柔らかな情報処理の理論 超並列超分散情報処理システム 実世界問題への応用のための新しい要素機能

　これら研究開発項目を通じて、単に高速なコンピュータを開発することだけではなく、従来の論理的情報処理機能と新たな直観的情報処理機能を統合化することによって、たとえば、以下のような機能が実現されることが期待される。

不完全な情報や誤りを含む複雑い関連し合った情報を統合し、実時間に適当な（近似的に妥当な）判断や問題解決を行う機能 必要な情報や知識を能動的に獲得したり、具体例から一般的な知識を帰納的に修得する機能 ユーザや使用環境の変化にシステムが自らを適応させる機能

　リアルワールドコンピューティングの応用分野は、雑音を伴った環境下における状況を理解するといった不完全（不良設定）問題、社会や経済現象のシミュレーションといった大規模問題、仮想現実感を用いた情報環境の実現および自律ロボットの知的制御といった実時間問題などの、「実世界問題」一般にわたる、非常に幅広いものとなることが期待できる。

4．研究開発の内容

　すでに述べたように、リアルワールドコンピューティングプログラムにおける研究開発の主要部分は、相互に関連し合う次の3つの宛後りーに分けられる。

柔らかな情報処理の基本原理の探求による革新的技術の理論基盤の確立。 システム基盤としての超並列システムの開発、運用。 広範な現実の応用システムを構築するための新しい要素機能の具体化。

　これらのカテゴリー分けに対応して、(a)応用のための新機能、(b)その理論基盤としての基礎理論、(c)(a)、(b)を支えるシステム計算基盤、という3層構造が、本研究プログラムの基本的な枠組みとなる（図1.3参照）。

　応用のための新機能に関する研究においては、広範な実世界問題を解決し実世界性を有したシステムを実現するために、共通的に重要な新しい要素機能が探求されることになる。ここでの研究課題は以下のように分類される：

多種多様な情報の柔らかな認識と理解 柔らかな情報ベースに基づいた柔らかな推論と問題解決 人間と機械の対話系のための柔らかな情報環境 柔らかで自律的な制御

　これらの要素技術を統合化する方法を探り、さらにその有効性を検証するために、いくつかの典型的な問題への応用を試みる。理論基盤の研究開発目標は、柔らかな情報処理のための理論基盤を確立することである。このためには、まず、従来の情報処理の枠組みを次のような観点から拡張あるいは一般化することが重要である：

情報の表現、記憶、想起 さまざまな情報の統合処理 情報の価値および要素モジュールの能力の評価 学習および自己組織化

　特に、「多様な情報の統合」と「学習および自己組織化」は、最も基本的な項目であり、これらを超並列超分散情報処理システムの上で具体化する方法が、主なキーポイントとなるであろう。リアルワールドコンピューティングでは、時空間的に分散した大量の情報を、それらの相互作用を配慮しながら高速に処理することが求められる。リアルワールドコンピューティングのシステム基盤として、いくつかの処理レベルで並列分散処理を利用できる計算システムの開発が不可欠である。このために、次に揚げる3つの視点から、研究開発を進めることが重要である：

汎用超並列システム 専用システムの1つとしてのニューラルシステム　 光情報処理システム

同時に、これらの技術を統合する方法についても研究を進める。

5．基本方針

　本研究プログラムの主目的は、単一のマシンを開発することではなく、重要でありながら未だ確立されていない要素技術の可能性を探求することである。この挑戦的かつきわめて基礎的な目的を達成するために、プログラムは、下記のような方針にのっとって推進されるべきである。

柔軟な実施体制： 本研究開発の推進に当たっては、統合性、象徴性、共通性の高い研究を集中研において、個別性、要素性の高い研究を分散研においてという研究課題の適切な配分を行い、両者の有機的で柔軟な連携を確保する。 競争原理の導入： 研究開発の前期では、競争原理（様々なアプローチ間の競合による研究の効果的な進展）を導入し、中間評価時にはその結果に基づいて研究開発課題を絞り込む。 学際性、国際性： 本研究開発の基礎的かつ挑戦的な目標を達成するため、学際的、国際的な連携を促進する。そのため、電総研や大学等の研究機関との共同研究を積極的に行い、また、国内外の大学等の研究機関に対し再委託の公募等を行う。 研究成果の公開性： 研究成果の公開性を保つため、研究開発の進捗状況および成果を国内外の会議等で報告、公開し、また、シンポジウムやワークショップ等を積極的に開催する。 研究インフラの整備： 以上の柔軟な実施体制と研究成果の公開性を支えるために、世界的な規模の分散研究基盤として、高速ネットワーク環境の整備を行う。

第２部　研究開発計画

１．理論基盤

1.1　研究の枠組み

　実世界の環境（人間を含む）は常に不確実性と変化に満ちている。しかしながら、われわれ人間は変化に富んだ環境の中で、不完全で曖昧さを含んだ情報を用いて、統合的に意志決定を行い、きわめて柔軟に行動することができる。このような人間における情報処理機能は、これまで計算機によって行われてきた仮想的な、あるいは限定的に設定された世界における完全な情報を用いた固い情報処理と対比的に、「柔らかな情報処理」あるいは「リアルワールドコンピューティング」として特徴づけられる。

　リアルワールドコンピューティングプログラムにおける理論基盤の研究の目的は、人間の持つ柔軟な情報処理能力を情報処理の新しいパラダイムとして実現するための理論的基盤を確立することである。これまでにも柔軟で並列分散的な情報処理に関して各分野で多くの理論的研究がなされてきた。例えば、パターン認識、多変量データ解析、確率・統計的推論、ファジィ論理、ニューラルネットワークによる計算・学習・自己組織化、そして正則化・最適化などに関する諸研究である。

　柔軟な情報処理に理論的基盤を与えるには、このような研究をさらに深く押し進める必要があると同時に、これらの分野に潜在する共通な論理基盤として「柔らかな論理」（柔軟な確率的推論）の理論的枠組みを明らかにし、リアルワールドコンピューティングに対する統一的な理論的基礎を構築することが重要である。そこでは、学習および自己組織化機能と結びついた確率・統計的な対照や問題の定式化と非線形なダイナミクスによる情報処理の研究に力点が置かれることになろう。

　以上の目標のために、従来型の情報処理の枠組みを情報の表現・処理・評価などあらゆる点から拡張・一般化し、基礎理論を体系化する必要がある。次に挙げる2点は共通的な最も重要な課題である。

多様な情報（および非階層的な情報処理モジュールの）統合 学習と自己組織化（最適化と適応）

　これらの課題を超並列超分散的な処理メカニズムの上でどのように実現するかということが、柔軟な認識、推論、制御と言った応用に向けての新機能を開発する上で一番のキー・ポイントとなると思われ、そのための理論基盤の研究が特に重要である。また、個々の項目の研究において、リアルワールドコンピューティングシステムが持つべき性質である「開放性」、「頑健性」、「実時間制」との関係が深く考慮されるべきである。

　情報処理の新しいパラダイムを確立するために、自然から学ぶということも非常に重要であるだろう。このために、分野の壁を越えた研究交流のためのフォーラムにおける情報交換の促進などによって、人間の脳、生物の進化過程、生態系などに関する科学的な地検の利用を促進することが必要であろう。

　理論基盤の研究課題は次のように分類されると考えられる：

多種多様な情報の柔軟な表現 情報や処理モデルの評価 柔軟な記憶と想起 情報と処理モジュールの統合 学習および自己組織化 最適化技法

　これらは、いろいろな応用に向けての新機能のための理論的基礎を提供するものと考えられる。理論基盤の研究においては、一般的で統一的な基礎理論の構築をその主要目標とする。したがって、以下の研究課題のリストにおいては、すべての応用分野とすべての実現手法とに共通的な一般的な研究項目についてのみ述べる。それぞれの応用分野や超並列システム、ニューラルシステム、および光コンピューティングといった実現手法に個別に関わる理論・計算モデルは、それぞれの章において別に議論される。

1.2　研究課題

1.2.1　情報の柔軟な表現

　視覚情報や音声記号などに代表される低次の感覚データから高次の記号的言語までの広汎な情報を統一的に扱い、散層的で柔軟なシステムを構築するためには、情報表現の柔軟なフレームワークを確立し開発することが重要な課題となる。このフレームワークではまた、情報の確からしさをも扱うことができる必要がある。さらに、いろいろな種類の情報を表現できるだけでなく、それを用いて連想記憶や学習あるいは自己組織化といった手続きを効率よく実現できるようでなければならない。

　重要な研究課題としては以下のようなものが考えられる：

多次元データ表に基づく情報表現 分散的かつ疎な情報表現 個別の処理ごとの適切な情報表現 確率的オートマトン、隠れマルコフモデル、ランダムマルコフ場、確率的決定リストなどを用いた知識表現 制約としての情報や知識の表現

1.2.2　情報および処理モジュールの評価

　実世界との能動的な相互作用や学習、自己組織化などを実現するために、リアルワールドコンピューティングシステムは情報の価値を評価するための体系だった枠組みを持つ必要がある。情報統合のプロセスで用いられる正則化のための評価を行う基準やシステムの能力基準も合わせて必要である。

　重要な研究課題としては以下のようなものが考えられる：

学習や自己組織化のための入/出力情報の評価 適切な情報の統合のための正則化条件の評価 システムの信頼性と柔軟性の評価 処理モジュールの協調と統合のための評価 実環境との能動的な相互作用のための入力情報の評価

1.2.3　柔軟な記憶と想起

　人間の記憶の高度に洗練された機能は、人間の柔軟な情報処理を実現する上での一つの鍵となっている。リアルワールドコンピューティングシステムは、柔軟な記憶機能と、連想的にさまざまな知識を持つべきである。したがって、連想記憶の理論的解析と、柔軟な連想記憶のための新しい効率的なメカニズムの開発が必要になってくる。

　重要な研究課題としては以下のようなものが考えられる。

確率的な推論による連想プロセス 構造的な類似性を用いた連想 時系列の連想記憶 非線形のダイナミックスを用いた動的な連想記憶

1.2.4　情報の統合および処理モジュールの統合

　推論、予測、計測のような情報処理はいろいろな情報や制約、知識の統合プロセスであると考えられる。このような情報統合プロセスを解析するという理論的研究を続けていくとともに、そのプロセスを制御する柔軟な方法を開発してくことも重要となるだろう。

　多変量データ解析の手法は情報統合手法の一つの候補である。しかしながら、従来の手法の多くは線形変換に限定されたものであり、それらを非線形に拡張することが重要である。ニューラルネットワークモデルは非線形への拡張の一つの方向を与える。また、正則化理論も、さまざまな種類の情報を統合するための一つの理論的基礎を与えるであろう。多数の処理モジュールによる協調的な処理も重要な問題である。これもまた統合化の問題と考えることができる。こうした情報の統合については、従来それほど多くの研究が行われていないため、人間の認識過程における高次な情報の統合機能の研究も重要であろう。

　重要な研究課題としては、以下のようなものが考えられる。

多変量データ解析やその非線形的拡張である ニューラルネットワーク・モデルを用いた情報の統合 正則化理論にもとづく多様な制約情報の統合 情報統合を制御するためのダイナミクスを含んだ制約論理システム 人間の認知過程における情報統合の研究

1.2.5　学習と自己組織化

　リアルワールドコンピューティングの理論基盤のうち、情報統合の研究とならんで最も重要なものの1つは学習と自己組織化の理論である。複雑で散層的なシステムを構築するためには、これら学習機能と自己組織化機能が重要な役割を担うはずである。記憶とデータベースの自己組織化機能も重要である。このような見地から、いろいろな概念や構造を学習する機能を探求するために、学習・自己組織化の計算理論を確立し、新しい効率的なアルゴリズムを開発することが研究目標となる。

　重要な研究課題としては次のようなものが考えられる。　

確率的な知識を学習するアルゴリズム 散層的なシステム構造を獲得するためのアルゴリズム 変化する環境の下での学習アルゴリズム 不確かな情報にもとづく学習アルゴリズム 質問による能動的な情報獲得を用いた学習アルゴリズム 既存知識と学習プロセスを統合する方法 学習のためのモデルの選択

1.2.6　最適化の方法

　情報統合化のプロセスは本質的には最適化のプロセスとして定式化することができる。また、学習、自己組織化も処理方式の最適化プロセスと考えることができる。このような最適化問題を厳密に解くことは、通常、莫大な計算量を必要とする。この困難を乗り切るためには、大規模並列システム上で効率的に実行可能な、近似的最適化技法を開発することが重要である。

　重要な研究課題としては次のようなものがあげられる。

模擬焼きなまし法（シミュレーテッド・アニーリング法）、遺伝的アルゴリズム、生態学的アルゴリズム、進化アルゴリズムなども確率的最適化技法 ニューラルネットワークを用いた最適化技法 その他の非線形最適化の方法

1.3　研究スケジュール

　理論的基礎の研究スケジュールは大きく分けて、2つのステップから成る。

　研究開発の前期においては、並列性や柔軟性をもつ情報処理に関連して、理論とこれまでに展示されたモデル、例えばパターン認識、多変量データ解析、ニューラルネットワークによる情報処理などが情報表現や評価などの情報処理のフレームワークの拡張または一般化の中で再評価され、それらを根底となる「柔らかな論理」の下で統一的な観点から再構成し、さらに新たな展開を図る。同時に、情報統合や学習・自己組織化などの基礎的な機能に関する研究も行う。

　後期においては、これらの基礎理論を元に、柔軟な認識機能や推論・制御など要素的な新機能のための構成的な理論とモデルの研究を行う。ここにおいては、新機能の研究とのインタラクションを強く保ちつつ研究開発を行うことが重要である。また、新機能におけるシステム統合化の基盤となる、種々の要素機能モジュールを高次のレベルで統合するための基礎となる理論・モデルの研究も行われる。

２．応用のための新機能

2.1　研究の枠組み

　リアルワールドコンピューティングシステムは、画像、音声、触覚などの多種類の情報を獲得し、また処理することによって、人間のさまざまな活動を支援する。ここで扱うべき情報は膨大であり多様である。さらには、実世界の情報はその本来の性質から不完全性と不確実性を含んでいる。リアルワールドコンピューティングは様々な柔らかさを備えた新機能を求めるものである。頑健性、開放性、実時間といった側面は、柔らかさについての異なる特質を反映している。したがって、柔らかさをいかにして実現するかということが、新機能研究の基本課題である。

　研究開発の目的は、（理論基盤との接点を保って）新たな基本機能を各種の応用分野において探求することである。それらの機能はそれぞれの応用分野で働くことになるか、あるいは、新しい情報システムを実証するために統合されることになる。ここでいう新機能の優れている内容は、リアルワールドコンピューティングにふさわしい新たな概念をもつ理論とアルゴリズムによってもたらされうるものであり、それらは記号とパターンとの統合、新しい頑健な機能を与える学習や自己組織によって従来考えられている情報処理の隘路を克服しているものである。単位、従来技術の組合せや、特殊目的のためで、安易にシステムを構築することは望まれない。

　柔らかな情報処理は、従来の情報処理能力の限界を超えるものを目指しているので、期待される応用分野はきわめて幅が広い。それらは、大きく次のように分類されよう。

画像や音声のようなパターン情報や自然言語のようなシンボル情報といった多様な情報の柔らかな認識と理解、 実世界の情報の直接操作を許容し、学習能力や自己組織化能力を有する柔らかな情報ベースに基づく、柔らかな推論と問題解決、 人間と実世界間の相互対話を実現するための、仮想現実感を含む柔らかな情報ベースに基づく、柔らかなヒューマンインターフェースとシミュレーション、 実世界環境と相互作用するための、柔らかでかつ自律的な制御と統合方法。

　基本的な新機能を統合した機能統合システムの重要な方向としては、次の2つが考えられる：

リアルワールド適応自律システム、 情報統合対話システム。

　前者の意味するものは、実世界との能動的な相互作用を通じ、環境の理解や制御が自律的にできる柔らかなシステムである。このシステムは計算モジュール郡と実世界との間で協調を行う。実世界における人間活動の部分的な代替が1つの目的である。このシステムは実世界を理解し、実世界の情報から必要な概念を学習し、新たな状況に適応する。さらに、このシステムは情報の獲得と望ましい状況の達成のため、実世界に対して制御行動を行う。このためにシステムは不確実、不完全、そして変容する実世界の特徴を扱わなければならない。

　後者の意味するものは、人間とシステム間の拡大された情報チャネルを通じ、人間の能力を支援・強化する柔らかなシステムである。後者のシステムは計算モジュール群と人間との間の協調するものを意味し、それは明らかに先のものとは別の協調システムになる。人間はさまざまな情報を扱うこよができる。人間はさまざまな情報をつくり出すこともできるが、そこには人間の意図が、あいまいな表現ではあっても、込められてもいる。人間にとって必要となっている様々な問題解決や、新たな情報の創造を支援するために、計算モジュール群にはこれらの人間の意図が、あいまいな表現ではあっても、込められてもいる。人間にとって必要となっている様々な問題解決や、新たな情報の創造を支援するために、計算モジュール群にはこれらの人間の意図を含む情報を柔軟に理解し統合することが要求される。ここでは、この計算モジュール群を含むシステムは人間の知的活動を拡大する強力なツールとしてみなされるべきである。

　各システムは、現時点ではまだ明らかになっていないそのシステム固有の基礎的な新機能から構成されるであろう。また、各新機能は前述の4つの分類のいずれかに含まれる。新機能のいくつかについては双方のシステムにも適用可能であろう。

　リアルワールド適応自律システムを実現するためには、以下のような機能が必要である。

シーン画像の理解、 人間を含む実世界モデルと自律システム間の音声自然言語による質疑応答、 行動系列の計画と環境に適応するための最適制御、 パターン認識、刻々に変容する世界のモデル、制御メカニズムの統合。

　情報統合対話システムを実現するには、以下のような機能が必要である。

人間の発する種々の情報からその意図を理解すること、 大量のデータベースから価値ある情報を検索・提示するための知的対話型支援機能の実現、 新たな情報を創造し、実世界の遷移状態を予測する知的シミュレーション、 人間の要素と実世界の計算モデルとの組合せるための統合方法。

　基礎的な機能は、双方のシステムの実現にどれだけ貢献するかという視点と、各機能の属する分野でブレークスルーをなしているかという視点の両者から評価されるべきである。そのブレークスルーはリアルワールドコンピューティングの側面、すなわち、頑健性、開放性、実時間性というものと関連するであろう。研究開発プログラムは、個々の機能と統合機能の双方における新たなアルゴリズムの発見を試みる。以下、研究課題を列挙する。これらは、先に述べた2つのシステムの実現に必要なと思われる研究課題である。このことはここで列挙した全ての課題を研究プログラムが行うことを意味しない。

　これらの新機能を実現する計算基盤については、ニューラルシステム、光計算システムを含む超並列分散システムによるものが想定される。

2.2　研究課題
2.2.1　柔らかな認識と理解

1. 柔らかな画像理解
   　情報が不十分であったり不完全であったりする場合の画像処理には、実世界における画像理解の新たなパラダイムが必要である。画像理解には定義不良、設定不良といった問題が存在する。多くの研究者が、究極的には分散されたパターン情報を凝縮された言語表現に変換する手段である認識と理解の技術の研究に努力を捧げてきた。
   　画像認識・理解の初期段階（色、形、位置、動き）は、最適化問題として定式化されるモジュールとして明解に定義される。そして、制約充足パラダイムに基づいて統合されるべきである。画像情報の構造を把握するためには、能動的な概念化が必要である。時には、構造化の結果を改善するために画像内に制約を導入することも必要である。この場合の画像処理は制約充足計算を含む。
   画像理解の柔軟性は、動きを含む画像の分割に関する新たなアルゴリズムの発見と、可能ならば世界モデルを仮定したり他の情報を用いて画像を分割したオブジェクトを統合することによって生じる。
   重要な研究課題を挙げる。
   • 画像データの学習、自己組織化、分割のためのアルゴリズム、
   • 画像理解のための画像特徴と概念的記号の統合、
   • 画像理解に基づく、動的世界を取り扱う技術の構築、
   • 非剛体の物体表現のための柔らかで変形可能なモデルに基づく、人間の意図理解のための人間についての動画像認識、
   • 人間のもつ直観的情報を画像から抽出する基本機構。　
     
     
2. 柔らかな音声理解
   　実現すべき柔らかな情報処理の中で、音声は重要な情報のひとつである。計算機が不特定話者の会話を理解できたならば、計算機ユーザにとって音声は強力な情報伝達手段となる。音声理解の柔らかさは、動的な音声の柔らかさは、動的な音声の特徴抽出と、不完全な認識という制約下におけるマッチング手法を含む認識モジュールの統合のための新しいアルゴリズムの発見から生じる。この新機能を得るためには、以下のような研究課題が考えられる。
   • 騒音環境化における雑音抑圧と認識技術、
   • 初期段階の音声処理と音声の動的特徴の抽出、
   • 未知単語の取扱が可能な不特定者の会話理解機構、
   • 超並列計算での実現に適した単純明解な認識アルゴリズム。

   　実世界における柔らかな発声・合成音声に基づく、コンピュータとユーザ間のインターフェース技術が開発されなければならない。以下のような研究課題が挙げられる。

   • ノイズのある記号列（音声の単語認識の単語出力）でも、頑健な構文的、意味的処理、
   • 音声駆動型会話モデルと音声会話と結合した動物的世界モデル、
   • 補完する特徴を持つような他の情報と音声との関係。
     
     
3. 柔らかな自然言語理解
   　実世界では、自然言語で表現される膨大な生データであるがコード化されたデータが生成される。しかしながら、それらはさまざまな目的、状況下で使われるために、機械による理解処理のために変換されているものはほとんどない。この分野での新機能は、膨大なコード化された自然言語を生データとして管理し、汎用的な概念表現を抽出できる頑健な理解システムの実現に焦点を当てるべきである。
   　新機能の鍵となる概念は自然言語の分割方法である。この分割には概念的なものとや構造的なものがある。分割された単位は知識表現として言語世界の状況変化に頑健になるように構成されるべきである。同時に、学習と自己組織化の機構も更新可能な知識単位であるために必要とされる。以下のような研究課題が挙げられる。
   • 大規模かつ不完全な文に適用可能できる頑健な構文解析、
   • 各種の電子化辞書の自然言語理解系への組み込み方法、
   • 談話から得られる文系列を自己組織化するアルゴリズム、
   • 汎用的な概念表現を抽出する機能、
   • 談話を扱うための概念的構造的測度に基づく状況理解や、知識単位を統合する計算モデル、
   • 説明指向の自然言語理解、
   • 自然言語と画像・音声など他の情報との統合（連係と補完）。

2.2.2　柔らかな推論と問題解決

1. 推論と問題解決
   　柔らかな推論は、実世界で生成される不整合性・不完全性・不確定性をもつ情報・知識を扱う。また、問題自体が完全に記述できないものも扱い、ユーザーの不完全な要求の定式化も要求されるので、知識表現の問題は重要である。推論の柔らかさは、それぞれが特化した作業課題を実行する各推論エージェント間の協調メカニズムから生じる。
   　実世界における生産システムを含む多くの大規模システムは、協調によって全体システムを安定化、準最適化、適応させるような、数多くの異なったエージェントが存在する。これらによって問題解決が行われるが、そこでは実時間性も要求される。従って、これらを許容する柔らかな推論・問題解決の新たな枠組が必要である。記号とパターンとの統合する柔らかな情報表現、実世界情報からの柔軟な知識獲得（確率構造や因果関係の学習）、確率論やファジー推論等を統合した柔らかな論理に基づく推論や類推、不良設定問題や暗黙的な多くの仮定を含んだ問題を高速に解くための制約充足問題、ネットワークダイナミクスによる最適化としての柔軟な超並列分散処理など、要素機能を柔軟に拡張する新しい技術の開発が重要である。
   　以下のような研究課題が挙げられる。
   • 準大域的な関係や制約の獲得と、曖昧な要求に基づく問題記述の枠組、
   • 対話型知識獲得、
   • 動的プランニング、
   • 類推や確率的推論に基づく柔らかな問題解決アルゴリズム、
   • 人間を含めた多数のエージェントの間での協調方式による問題解決や意志決定支援、
   • 通信が節約されている条件のもとでの大規模システムの問題解決、
   • 人間の問題解決過程のモデル化の研究。
     
     
2. 柔らかな情報ベースと検索
   　柔らかな推論・問題解決、認識・理解、行動といった新機能を支えるもの、また高度情報ネットワーク社会における人間の知的活動を支援する情報基盤として、実世界の多様な形態の情報・知識を柔軟に管理できる柔らかな情報ベースが望まれる。そこでは、実世界の情報構造を柔軟に内部に表現し記憶する技術を、ユーザの意図に対して正確かつ柔軟に対応し検索を行う技術が特に重要である。
   　これまで、知識ベース、関係データベース、オブジェクト指向データベース、演繹データベースなどが活発に研究・応用され、手続き的知識、宣言的知識など多彩な情報・知識の取り扱いが可能となってきている。しかし、情報の記憶と管理手段として記号と論理操作を主体とした現在のデータベースや知識ベースに残されている課題も多い。
   　柔軟な情報表現・情報獲得・自己組織化・情報提供の機能を備えた柔らかな情報ベースの構築と運用技術の確立が必要である。
   　以下の研究課題が挙げられる。
   • 大量の多様な生データや知識・手続き等を統一的かつ統合的に処理することを可能とするような枠組、
   • 実体のもつ位相性も含めた柔軟な情報表現、
   • 情報階層に適したデータ構造の表現、
   • 互いに独立なあるいは共通な知識の表現、
   • 情報の価値の評価や特徴抽出による情報要約や自動インデックシング、
   • 不足情報の明確化と能動的情報獲得、
   • 外部環境からの情報に適応して内部情報構造を柔軟に自己組織化し拡張できる機能、
   • 情報間の対応関係や協調関係の学習
   • 不完全・曖昧要求からの意図の同定、
   • 連想による情報検索、
   • 超並列処理による高速検索技術。

2.2.3　柔らかなヒューマンインターフェースとシミュレーション

1. 柔らかなヒューマンインターフェース
   リアルワールドコンピューティングシステムの優れた使用方法は、上述した個別新機能の開発と同時的に開発されるべきである。新しい情報処理環境は新しいコンピュータと幅広く知的協調活動を可能にし、広く知的活動を拡大・支援するものとして理解される。このような環境では、ユーザとしての人間は身振り、表情、話し言葉のような自然な手段によって計算機と対話でき、また実時間の3次元画像によって情報を受け取ることができる。これによって、ユーザは従来のように狭いチャネルを通してのスキルを要する対話の煩わしさから解放され、よりレベルの高い知的作業に集中できることになるであろう。これらの情報環境を実現するための関連する研究課題は以下のものを含む。

   • 広帯域の多様なインターフェース（身振り・表情、自然言語や画像のパターン認識など）、
   • 仮想現実感を使った情報表示システム、
   • 人間の意図を理解するための感覚統合や認知行動モデル。

2. シミュレーション
   リアルワールドコンピューティングは、新たなシミュレーション技術を実現する。それは現実には目にみることができない現象を可視化することによって人間の思考・創造・決定を支援するとともに、それは非常に困難な問題を解くための強力なツールをユーザに提供する。ここでは、費用と時間を要するうえに、いつも正確な結果が得られるとは限らない物理的な実験を代替するものとして、大規模かつ複雑な系のシミュレーションを可能とし、時間の制約なしに系の挙動を予測できることが求められる。未知の現象や将来の予測（例えば地球環境や天気予報など）は実時間コンピューティングの重要な応用分野である。関連する研究課題としては以下のものがあげられる。

   • 学習・適応型シミュレーション、
   • 複雑・カオス的な時空列の予測と制御、
   • 環境・経済・交通などの大規模シミュレーションと決定支援。

　実世界において実時間で動作する柔らかな自律的協調システムを実現するために要求される技術の開発に焦点を当てた研究が必要である。ロボットはその典型的な例である。また、高年齢者や、身体的に障害を持つ人々の支援・補償も応用分野である。このようなシステムは認知、決定行動のために互いに相互作用する多様な機能モジュールからなる。解くべき問題は、これらの多様な機能をいかに統合するかの方法であり、実世界の制約のもとで望まれるゴールを達成するために機能モジュール間の相互作用の制御をいかに行うかの方法を明らかにすることである。実世界とは、不完全性、用いることのできる情報の曖昧性、物理的世界の動的変化、用いることのできる時間や空間の制限等があるもので、前期の統合機能はこれらを考慮したものでなくてはならない。

　自発的で発見的な学習・自己組織化機能が必要であろう。関連する研究課題には以下のものがある。

環境・作業課題・制御の柔らかなモデリング、 能動的分散計測とセンサ統合、 作業する場面での計画と分散協調探索、 物体を上手く実時間で操作するための複数の計測・計画・行動エージェントの構造化と調整、 動的な実世界と内部的な正解モデル間の無矛盾性の維持。

2.3　研究スケジュール

　研究開発は2段階に分けられる。

　第一の段階では、統合システムに必要な個別新機能を実現するために、アルゴリズムの発見を目指す研究が行われる。柔らかな認識と理解では、指の動きやジェスチャなどを示す動画像の理解や会話音声の理解技術の確立がその研究道程となろう。柔らかな推論と問題解決では、画像を含む特定の領域の情報ベースをつくり、それに対して柔らかな推論や問題解決のための新しいアイディアの適用を行い、それらの新しいアイディアの発展と革新を図る。新規性をもつアイディアにおいては確率推論や制約充足などの方法によるものも含まれるであろう。また、大規模データベースを自己組織化する方法の発見もその道程になろう。柔らかなヒューマンインターフェースとシミュレーションでは、人間の意図とそれを表す多様な情報表現との関係を、心理学的証拠や実験と情報処理メカニズムと結びつけることで明らかにすることがなされよう。また、認識や理解の結果を用いてつくり出される時間とともに変化する状況を表現する仮想現実感による表示技術の確立もその研究道程となろう。柔らかな自律制御においては、観測、認知、計画、行動を実世界において行うことを適応と学習の観点から統合する方法論の確立がその研究道程となろう。

　第二の段階では、第一の段階で発見された個別新機能を統合して、統合システム、すなわち実世界適応自律システムと情報統合対話システムの実現に向かう研究が行われる。ここにおける一つの研究道標としては、実時間で動作するシステムの実現である。この研究開発で提案される種々の新機能群についてはそれらを統合するために生じる組合せ問題を知的にかつ洗練された方法で解決することがその研究道程になることであろう。そのとき、個々の新機能は統合システムの中で他のそれらと協調することを通じてシステムが頑健性と開放性をもつことに貢献するであろう。

　第一の段階ではその大部分は個別新機能の発見を目指すが、部分的には要素新機能の統合のための研究も行われる。同様に、第二の段階でもその大部分は統合システムの構築研究でもあるが、部分的には個別新機能の発見のための研究も行われる。個別の研究活動の中では、リアルワールドコンピューティングにふさわしい新たなパラダイムの構築のための関連研究を刺激するようなアルゴリズムの発見活動（ただし、この段階では新たなアルゴリズムの理論的基盤は必ずしも要求されない）、新機能の実現方法と理論基盤に基づく実世界コンピューティング技術体系の構築活動、が行われる。

　しかしながら、個々の研究課題はプログラムの開始5年後に見直しがなされるべきである。この見直しの機会には、本研究プログラムで開発される超並列計算機上での実装可能性やそれへの反映、あるいは、実世界コンピューティングに関連する個別の技術分野でいかなるブレークスルーをなしているか、のいずれかの観点から各新機能が評価されよう。

3　超並列システム

3.1　研究の枠組み

　リアルワールドコンピューティングには多種多様な情報を統合的かつ柔軟に処理する計算の枠組みが要求される。リアルワールドコンピューティングの応用例としては、柔らかな認識と理解、柔らかな推論と問題解決、柔らかなヒューマンインターフェースとシミュレーション、柔らかな自律制御などがある。これらの応用を実現するようなシステムは、数多くのモジュールにより構成され、モジュール間あるいはモジュール内という様々なレベルでの並列分散処理が行われる。

　これらの応用に適用可能な、並列オブジェクト指向、データフロー、データ並列、ニューラルネットワーク、確率的情報処理、などといったいくつかの並列パラダイムが提案されてきた。リアルワールドコンピューティングは、このようなパラダイムの組み合わせにより実現されるであろう。リアルワールドコンピューティングに基づいたこのような柔らかな情報処理においては、さまざまなパラダイムに基づいた多くのレベルの並列性がある。これらの新しいパラダイムは超並列システムと自然に適合し、実世界の問題を実用的な時間内に解くために膨大な計算を必要とする。このことは、超並列システムがリアルワールドコンピューティングを可能とする計算パワーを実現するためには不可欠であることを示している。またこのような超並列システムは、複数パラダイムを効率良く実行するようなシステムである必要がある。

　リアルワールドコンピューティングの計算基盤としての超並列システムはそれ自体が柔軟である必要がある。ハードウェアの柔軟性に関しては、耐故障性と信頼性が重要である。アーキテクチャの観点からは、超並列システムは種々のパラダイムを効率良く支援する汎用的なものでなければならない。ソフトウェアは適応性、自己組織性、最適化などの機能を持つ必要がある。超並列システムは最適な性能を得るため、それ自身が環境に適応し、ユーザには過大な要求をしない。このような観点から、本研究プログラムにおける超並列システムに関する研究では、アーキテクチャ、オペレーティングシステム、言語、そしてシステム環境の開発を対象とする。

3.2　研究課題

3.2.1　超並列アーキテクチャ

　以下に示すものは、汎用の超並列システムを開発するために推進されるべき基礎技術である。

1.モデル
複数のパラダイムをサポートする柔らかな実行モデルは、言語モデルとハードウェアの問題を埋める能力が必要である。また仮想的なコンピュータを実要素プロセッサにマッピングすることを許容するような柔らかさが必要である。

2.アーキテクチャ
アーキテクチャは様々なパラダイムを効率良くサポートする必要がある。したがって特定の応用を指向したものではなく、汎用のアーキテクチャでなければならない。超並列システムの効率的な実現のためには、将来のデバイス技術や実装技術を考慮したハードウェアアーキテクチャを研究することも重要である。

3.相互結合網
相互結合網は計算速度と同等の高速な通信を提供しなければならない。また、動的な負荷分散、全体的な同期、全体的な優先度制御もサポートする必要がある。高速な相互結合網はシリコン技術による実現だけでなく光技術についても研究されるべきである。

4.頑健性・信頼性
超並列システムで予想される部分的な故障に耐えるようなハードウェア指向の頑健性が研究されなければならない。システムを構成する要素は、自己診断、自己修復機能を持つ必要がある。システム全体はメンテナンスのためのアーキテクチャや機能を持ち、システムの信頼性を維持しなければならない。

　リアルワールドコンピューティングプログラムで開発されるシステムは汎用の超並列システムでなければならない。汎用性は複数のパラダイムをハードウェア実行モデルにソフトウェア的にマッピングすることで実現されよう。ハードウェア自体が種々のタイプのアプリケーションに対して適応する機能を持つことが可能ならば、そのハードウェアは汎用と考えることができるであろう。実世界コンピューティングにおいては、膨大な数のモジュールやプロセスが並列的に実行されるため、高速なプロセススイッチ機構と低コストな同期の機構をサポートするようなアーキテクチャがシステムとして統合的に実現されなければならない。

　プログラムの前半において104要素プロセッサを持つプロトタイプシステムが開発される。いくつかのハードウェアプロトタイプを試作するが、これらのプロトタイプのうち1つはソフトウェア開発や新機能を検証するためのプラットホームとして設計製作される。超並列モデルや超並列アーキテクチャに関する基礎研究も同時に行われる必要がある。プログラムの後半においては、106要素プロセッサを持つシステムの開発が期待される。このシステムは様々な種類のリアルワールドコンピューティングのアプリケーションが実時間で実行可能な性能を持つであろう。そのアーキテクチャはこのプログラムにおいて研究される新しい超並列コンピューティングモデルに基づいたものになるであろう。

3.2.2　オペレーティングシステム

　オペレーティングシステムの主要な目的は、計算資源を並列プロセスに対し効率良く配分すること、ハードウェアの詳細を知る必要のない、人に優しいインターフェースを構築することである。逐次計算機のオペレーティングシステムと同様、超並列システムのオペレーティングシステムは汎用、対話型、マルチユーザシステムでなければならない。超並列システムのオペレーティングシステムは、様々なプロセスが高いスループットで並行的に動作することを支援するよう設計されなければならない。多数のプロセッサを管理するために、人間社会にみられるような階層的な構造になるであろう。数多くの並列なプログラムの同時実行を支援するためには、オペレーティングシステムがプログラム間の資源分割の調整と実行時における資源再配分を行う必要がある。局所性、グループ化、および平衡原理が分割のガイドラインとなる。

　オペレーティングシステムのひとつの目的は、プログラマが並列プログラムを書きやすくするために、汎用並列システムの抽象レベルを高めることである。この抽象化を通じて、オペレーティングシステムは上記のガイドラインに従うことで、資源とユーザープログラムの協調を管理する。

　超並列システムにおけるオペレーティングシステムの研究課題を以下に示す。

階層構造 　プロセッサの柔軟な管理を目指して機能的に分散された管理システムを実現するためには、オペレーティングシステムは階層的な構造を必要とするであろう。階層的構造は超並列システムに拡張性をもたらす。ソウトウェア、ハードウェアにより、作業や階層構造を制御する機構が必要である。また、並列性の制御やクリティカルセクションの実行におけるオーバーヘッドを削減することが考慮されなければならない。 ネットワーク管理 　高度な知的ルーティング、アドレッシング、同期、デッドロック回避、流れ制御、そして故障の回避は、柔軟なネットワーク管理システムに組み込まれなければならない。 資源管理と負荷分散 　超並列システムにおいては、同期に起因するオーバーヘッド、アクセスの衝突、そして通信オーバーヘッドがより大きな問題となるであろう。これらの問題を解決するために、オペレーティングシステムは自律的に管理情報を収集し、統計的あるいは適応的に管理することが可能でなければならない。効率的なスケジューリングや負荷分散のために、メモリ管理や資源管理の仮想化について研究する必要がある。たとえば、ページングと仮想記憶は、記憶管理のアイデアとして従来型コンピュータシステムにおいて大きな成功を収めた。これらの利点を並列システムにも期待することは妥当であろう。プロセッサ間での負荷をバランスさせるために、プロセスグループを他のプロセッサの集合に移動させることも望まれる。有効なプロセス移動を支援するようなハードウェアが、オペレーティングシステムと同じ位必要である。 耐故障性 　超並列システムにおいて、資源管理は予想される構成要素の故障率を許容するような方式で実行されなければならない。したがって、故障回避システムを通常の処理として扱う必要がある。故障を回避するために、多重ルーティング処理が必要となる。超並列システムを効率良く管理するために、高度な知的ルーティングや故障回避機構が柔軟なネットワーク管理システム内に取り込まれていなければならない。

3.2.3　超並列システムにおける言語

　超並列システムにおけるプログラミング言語では、数多くのプロセスの統合的なオペレーションの記述が可能でなければならない。いくつかのパラダイムに基づいたいくつかの言語が研究されるべきである。問題は、並列性を抽出する方法とシステムのユーザープログラムは非常に複雑なものとなろう。大規模な並列プログラムの開発、検証、試験、デバッグ、そして保守は、逐次コンピュータに較べより複雑になるであろう。百万のプロセッサに拡張可能な種々のコンパイル技術や実行時処理の技術を研究しなければならない。実際的な応用が記述できる高水準言語を幾つか開発する必要がある。以下に示す項目について研究を行う。

言語モデル 　言語モデルは超並列システムに実現される柔軟なプログラミング言語のための記述モデルである。言語モデルは、根底にあるアーキテクチャに対して基本的なプログラミングの抽象化を与える。そのモデルは単純で計算パワーを損なうことなく十分にアーキテクチャに近くなければならない。同時に、ソフトウェアのプログラミングを容易にし、可搬性を高め、再利用を可能とする強力な手段を提供しなければならない。このような性質を持つひとつの有力な候補として、並列オブジェクト指向モデルが挙げられる。言語モデルの研究において、柔軟な言語、協調的なアクションを記述するモデル、継承やリフレクションに対する基礎研究を推進すべきである。継承はオブジェクトをコンピューティング環境に適応させる手助けとなる。最近の研究では、並行的な挙動や継承に関してオブジェクト指向の並行性に対する深い理論的な基礎が与えられた。言語におけるリフレクションの考え方は、根底にあるプログラム実行の枠組みを言語内で記述することである。リフレクションは、並列処理システムにおいてスケジューリング、通信、そして負荷分散といったさまざまな側面をプログラミング言語の枠組みの内部に取り入れることを可能にする。 超並列システムにおける高水準言語 　超並列システムにおける高水準言語は百万プロセッサのスケールにおけるプログラミングの容易さと計算の記述能力を主な目的としなければならない。いくつかの並列処理パラダイムに基づいたいくつかの高水準言語が考慮されるであろう。そのような言語のなかの一つの有力な候補として、並行オブジェクト指向、関数的・宣言的な制約に基づいたアプローチを適切に組み合わせたものとなる言語があるのであろう。このような高水準言語はいくつかの中間的なプログラミング言語の階層から構成されるであろう。共通の基本言語によって、いくつかの高水準言語における共通的なプログラム抽象化を提供することが可能となる。効率的な階層間のコンパイル技術は、より高水準な言語の利用を阻害することなく開発されなければならない。並列制約充足の枠組みの中では、見込み計算のサポートも推進される。並行オブジェクト指向言語に関しては、現在のオブジェクト指向モデルでは百万単位の処理を考慮していないため、以下に示すような拡張が必要となるであろう。 複雑な問題を階層的に分解することが可能な記述系の導入 種々のメッセージ伝搬システム オブジェクトを適応・進化させるためのセルフリフレクション機能の導入 オブジェクト間の関係の宣言的な記述

1.プログラミング環境

　複数のパラダイムをサポートすることによって、ユーザーはいくつかのプログラミング言語の中から選択できる自由を与えられる。したがって複数パラダイムのプログラミングをサポートするようなプログラミング環境の開発の必要性がある。デバッグ、負荷分散のグラフィック表示による監視や解析、通信特性などのツールが必要である。これらはハードウェアによりサポートされるため、これらの要求を考慮してアーキテクチャの設計を行われなければならない。

　超並列システムの開発をサポートする環境に対する要求は従来のものとは異なるふたつの特徴を含んでいる。ひとつは相互結合網に対する支援である。相互結合網の開発においては、耐故障性、動的負荷分散、大域同期などを含むいくつかの目的に対する要求や制限が検討されなければならない。相互結合網の全体的な機能と性能は、システムレベルのシミュレーション以前に評価される必要がある。もうひとつは要素プロセッサのアーキテクチャ開発の支援である。超並列システムにおける要素プロセッサのアーキテクチャ開発においては、相互結合網を含むさまざまなサブシステムの機能的な評価を通じ、要素プロセッサの気穂運的な機能が決定されていなければならない。

　応用分野は、リアルワールドコンピューティングのための超並列計算の有効性を検証するために取り上げられなければならない。設定されたモデルから将来の出来事を予測するシミュレーションは、このような目的の一例である。シミュレーションは微視的な要素間の相互作用を記述することで巨視的な振る舞いを予測することが可能となる。このような超並列システムの応用として、ダイレクトマッピングなどのパラダイムを用いることによる非線形な問題あるいは多体問題などの処理を行うことがあげられる。また、現象が複雑すぎたり確率的な現象を記述するための知識が不十分なため、そこで支配する方程式を記述することが困難なようなシミュレーションも扱えるようになると期待される。

　最終的に開発されるべき超並列システムは百万オーダーの要素プロセッサを持つことが期待される。しかしながら、そのようなシステムを一気に開発するのは大きな危険を伴うと考えられる。したがって、プロトタイプ化による評価が重要となる。プロトタイプシステムはこの計画の中間で構築される。開発に要する技術としては、現在利用可能な技術と最終システムで要求される技術との中間的なものとなるであろう。半導体技術の進歩を睨む必要がある。ソフトウェア開発や新機能研究のためのツールとしてプラットフォームシステムも開発される必要がある。プロトタイプシステムのひとつがプラットフォームとして設計、開発されるであろう。このプラットフォーム上でのソフトウェア開発は、本研究プログラムにおいて高水準計算するための基礎として大変に重要である。最終的なシステムは超並列システムとニューラルシステムの統合になる。

　超並列システムの研究開発は、以下に示すような2段階に分けることができる。

1.前期 　いくつかのハードウェアプロトタイプシステムがこの段階で開発される。プロトタイプのひとつはプラットフォームとして設計、開発されなければならない。それ以外のプロトタイプシステムは、最終的な超並列システムの中間目標となるように設計、開発されなければならない。前期の終了時には、プラットフォームシステムを含むプロトタイプシステムは、最終的なシステムを設計するという立場から評価される。超並列のモデルとアーキテクチャに対する基礎研究も並行して進められる。言語やオペレーティングシステムに関する概念の形成やそのプラットホームシステムでの実験もここで行われる。超並列システムのための共通的な基盤言語の設計と開発が最初に行われる。言語モデルに関する研究は応用指向の高水準言語の抽象化の手段を提供するために行われる。後期において実際の応用問題を解決するために使われるいくつかの高水準言語やオペレーティングシステムはプラットホーム上に実装されていなければならない。いくつかのコンパイル技術やランタイム処理の技術はいくつかのプロトタイプシステムを用いて研究される。新しいユーザープログラミング環境もまた、百万オーダーの並行オブジェクトの同時実行を容易にするために開発されなければならない。基礎言語の上位には、ユーザーの要求に応じた問題指向の高水準言語も提供しなければならない。 2.後期 　最終システムは、前期で開発されたプロトタイプシステムの評価に基づいて、本研究プログラムの後半で設計される。最終システムを構築するための基礎となる技術は、プロトタイプシステムの中から選択される。前期で開発された重要な技術は、最終システムの設計において統合される。本研究プログラムの後半では、前期で研究された超並列モデルに基づいた超並列システムの開発に重点をおく。これは、本研究プログラムの前半で得られた理論的な基礎や新機能の研究成果を踏まえたものとなるであろう。この最終システムとニューラルシステムは、さらに1つの情報処理システムとして統合される。後期における超並列システムのソフトウェア研究は、超並列のオペレーティングシステムや言語システムの実現に焦点が置かれる。高水準言語モデルの拡張についての研究も並行して行われる。最適化コンパイルの技術に関する研究の成果はプラットホームシステム上に実装されるとともに、最終システム上でのプロトタイプ化を図る。さらに、複雑さを扱うために大規模並列プログラムを階層的に分割する方法や解析の枠組みを研究しなければならない。

　本研究プログラムに参加する多くの研究者は、彼らの研究所からプラットフォームシステムを使うことができなければならない。これは、研究所とプラットフォームシステムを高速の広域ネットワークで結ぶことで可能となる。このためのネットワーク環境の全体構成に関する研究開発もなされなければならない。

　さらに、システムソフトウェアは、標準ユーザインターフェースや現在使われているシステム環境を支援する必要がある。少数の要素プロセッサで構成される小規模なプラットフォームシステムを各研究所に設置することも考えられるであろう。多くの研究者が共通の状況下で研究できるということは、実世界コンピューティングのための共通な概念と技術を与え、本研究プログラムの推進のために非常に重要である。

4　ニューラルシステム

　神経細胞の処理速度はシリコン論理ゲートに較べて5桁から6桁遅いにもかかわらず、脳は最速のデジタルコンピュータよりもはるかに速く計算処理を行う場合がある。ニューラルシステムは、生物が用いている組織化原理を利用するように構築されたシステムである。脳を模したこのようなニューラルシステムは、特定の情報処理を高速に処理し、知的な振る舞いをすることが期待される。ニューラルネットワークによる情報処理が注目されるのは、ニューラルネットワークでは、多数の単純な処理ユニットが互いに密な情報交換を行いつつ、「協調と競合」の原理にしたがって処理を行っている点である。さらに、従来型のコンピュータで動くプログラムは結合強度で表現されているため、システムが学習や適応を行う際には、従来の数値的最適化手法を用いることが可能である。このような特徴から、ニューラルシステムは柔らかな情報処理のプラットフォームとなり得ると考えられる。

　近年、様々なニューラルシステムが提案されてきており、パターン処理、最適化問題における近似解法、制約充足処理などに適していることが示されている。しかしながら、それらのネットワークは小規模なアプリケーションに限定されたものである。それらのアプリケーションで使用されるニューラルモデルは非常に単純なものであり、学習方法はほとんどの場合、バックプロバケーションを採用していた。柔らかな情報処理の実現は、過去のアプリケーションと比較してより難しいものであり、我々は、新たなニューラルモデル、学習方法、自己組織化などといった、ニューラルネットワークの新たな可能性について探求しなければならない。

　今日では、ニューラルネットワークは従来型のコンピュータ上に構築され、シミュレーションが行われているが、特に大規模なネットワークにおいては、シミュレーション速度は非常に遅い。この問題はおそらく汎用超並列コンピュータにより解決されるであろうが、コストと集積速度とを考慮すると、専用ハードウェアの出現が望まれるであろう。

　本プログラムにおいては、実世界領域で動作する柔らかな情報処理システムを実現するための大規模ニューラルネットワークの可能性を探求したい。本プログラムの目標は、新たなニューラルモデルにもとづいたハードウェアおよびソフトウェアからなるニューラルシステムを構築することであり、ニューラルモデルの開発は本プログラムの重要なテーマの1つである。そのモデルは、外界との相互作用により知識を学習したり自身の構造を適応的に変化させることが可能な、大規模ニューラルネットワークをサポートするものでなければならない。

　ハードウェアシステムは100万ユニットのニューラルネットワークをサポートし、10 TCUPS(Tera Connections Updates Per Second)の処理速度を実現することが望まれる。最終段階では、柔らかな情報処理を実現するため、ニューラルシステムと超並列システムが統合される予定である。そのため、ニューラルシステムと超並列システムの研究者は、早い時期から統合のメカニズムを検討しておく必要がある。

4.2　研究課題

4.2.1　ニューラルモデル

　本プロジェクトでは、柔らかな情報システムを実現するための新たなニューラルモデルを開発しようとしている。柔らかな情報システムは、実世界との相互作用により適応的に自己の構造を変化させる大規模ニューラルネットワークにより実現される。ネットワークは実時間環境において、教師あり学習あるいは自己組織化により動的に成長する。しかし、成長に際して存在している知識を忘れないようにしなければならない。これらの要求を満足するため、ネットワークは以下の特性をもって構築されるべきである。すなわち、モジュール性、階層的構造化、および機能分化である。以上の特性を実現するためには、以下に示すような各領域の研究が必要であろう。

ニューロンユニットモデル 　これまで単純なニューロンユニットモデルが利用され、応用も狭い範囲のみで成功を収めていた。より洗練されたニューロンモデルの開発が知的な機能を実現すると思われる。例えば、カオスニューロンモデル、複素数ニューロン、ニューロン論理モデル（ニューロンに論理属性が保持される）などが、より洗練されたニューロンユニットモデルの候補として提案されている。我々はこれらの可能性を評価し、新たなニューロンユニットモデルを開発しなければならない。 モジュール化と階層化 　実世界で利用される大規模ニューラルネットワークは、外部環境との相互作用を行い、適応や訓練によってネットワーク構造を変化させる機能を備える必要がある。そのような状況では、既存の知識を破壊することなく新たな知識を獲得し、情報を効率よく取り出す能力が必要である。これらの要求を満たすためには、知識のモジュール化と階層化とがなされなければならない。モジュール化、構造化および機能分化のための分散学習法や学習制御法を開発する必要がある。このためには以下の機構に関して考慮すべきであろう。 学習と自己組織化 　リアルワールドコンピューティングにおいては、実時間学習が非常に重要である。既存の知識を破壊することなく新たな知識を追加でき、かつ一貫性を保ちながら既存の知識の削除を行えるような学習方式を開発することが重要である。大規模ニューラルネットワークの多くは、再帰ループを持っている。階層式ニューラルネットワークが空間的パタン認識に有効であるのに対し、リカントニュ－ラルネットワークには時間的パタン認識や時間的パタン生成に対し有効と期待される。また、リカントニューラルネットワークは、制約充足の機能を有するため、最適化問題に利用できるであろう。リカントニュ－ラルネットワークは今後10年以上に渡って重要な役割を果たすと思われる。リカントネットワークに対する学習や自己組織化の機構を構築する必要がある。 　ネットワークのトポロジーやサイズは、汎化能力を決定するうえで最もクリティカルなパラメータに属するものである。最適な自己組織ネットワークを構築するための学習手続きが開発されなければならない。そのようなネットワークは問題学習のための十分な大きさを持つと同時に、汎化を行うために十分小さくなければならない。 外部環境への適応による機能分化および階層構造の構築 実世界との相互作用によるニューラルネットワークの自律的成長 集中あるいは分散制御を用いたモジュール化 モジュール間相互作用 モジュール化と階層構造化を評価するための手法 連想記憶 　連想はニューラルネットワークにより創出される基礎的な機能の一つである。空間パターンや時間パターン等、色々な情報が分散記憶され、ベストマッチの原理で想起が行われる。これら連想機能の原理を理論的に解明すると共に、その機能を実現するための工学的機構が開発される必要がある。 アナログコンピューティングの新たな原理 ニューラルシステムの情報処理は、システムがもつアナログ的な非線形力学を基盤としている。この視点から、カオス力学も含む、ニューラルシステムのアナログコンピューティングの原理について、明確化されなければならない。 異なるパラダイムの統合 　異なるパラダイムを統合したモデルに関する研究が行われなければならない。例えば、ニューラルネットワークと論理処理との統合、パターン処理と記号処理との組み合わせなどが、ニューラルシステムを実現する上で求められよう。統合モデルは並列処理環境上で実行されなければならない。入出力表現は、様々なパラダイムを統合する際のインターフェースとなる。特に、ニューラルネットワークの入出力表現の選択は、ネットワークの処理能力に大きく影響する。したがって、ニューラルシステムの開発に際しては、入出力表現に関する理論的立場および実験的立場からの研究が重要となる。

4.2.2　ニューラルシステムのハードウェア

　ニューラルシステムのハードウェアは、外部環境との相互作用により構造を適応的に変化させるようなモジュール化された大規模ニューラルネットワークをサポートしなければならない。ニューラルシステムは100万ユニットのニューラルネットワークをサポートすべきであろう。このように大規模なニューラルネットワークは、1000個のニューロンが完全結合されたサブニューラルネットワークから構成されるようなものになろう。目標とする処理速度は10TCUPS(Tera Connections Updates Per Second)である。専用ハードウェアの設計においては、現時点でニューラルネットワークモデルが明確にされていないこと、将来において他のさまざまな新しいモデルが発表されるであろうということに注意しなければならない。ニューラルシステムのアーキテクチャは、汎用かつ拡張性のある機構を盛り込まなければならない。本研究プログラムの初期段階ではさまざまなアーキテクチャに関する研究が実施される必要がある。

　ニューラルシステムのハードウェアは以下の3種に分類される。

ニューロアクセラレータ VLSIニューロッチップ ニューラルネットの工学的実現

　ニューロアクセラレータは、ニューラルネットワーク処理のために開発される専用の並列プロセッサである。多くのアーキテクチャが提案されているが、その典型的なものは、数百の要素プロセッサからなり、IGCPUSを実現している。VLSIニューロチップは、ニューロンソニットモデルをシミュレートするニューロンユニットのハードウェアから成る。ニューロチップアーキテクチャの領域は広く、デジタル処理チップからアナログ処理チップの範囲にまで及んでいる。3番目の工学的実現のアプローチは、ニューラルネットワークの機能をニューロンユニットモデルを使わずにハードウェアロジックで工学的手法で実現するものである。

　以上の各アプローチは学習能力、スケーラビリティ等についてそれぞれの特徴をもっており、比較することは不可能である。本ニューラルシステムにおいては、2番目および3番目のアプローチに焦点を当てることとする。この場合以下の様な選択が考えられる。

デジタル回路ニューロチップ 　デジタル回路は耐ノイズ性と処理精度の高さという点において多くの利点を備えており、大規模システムにおける安定的な処理に適している。デジタルニューロ回路にはコンピュータの製造技術を直接応用することが可能である。従来のアプローチに加え、パルス密度モデル等を利用する多くのバリエーションが提案されている。これらのアプローチによりニューロチップの新たな可能性が生じることも期待されよう。 アナログ回路ニューロチップ 　アナログシステムは、演算回路が少ないため、ハードウェア体積の削減が可能である。これは大規模ネットワークの開発においては非常に魅力的である。さらにアナログ回路には、動的ネットワークや、その他カオスニューロンのような複雑なニューラルネットワークを実現する可能性もある。 ハイブリットニューロチップ 　デジタルおよびアナログの各々の利点を利用したハイブリットチップを考えることも可能である。 工学的実現 　上述したニューロチップはニューロンユニットモデルを直接実現するものである。これに対し、ニューラルネットワークの機能を実現するための別のアプローチも存在する。それは、ニューロンユニットモデルをシミュレートしない論理ハードウェアによる連想のようなアプローチである。これらのシステムは単純な論理回路の繰り返しにより構築される。

　ニューラルシステムでは、基本的に全てのニューロンは基本的に活性値を互いに交換している。相互結合ネットワーク・アーキテクチャは設計上の重要なポイントである。時間多重方式と周波数多重方式とが、この問題に対する答えの候補となるであろう。結合ネットワークの設計は実装技術と深い関係がある。結合ネットのバンド幅は、チップやボードのピン数の制限で決まる。これらを、解決するための技術としてウエハスケールでの集積、三次元アーキテクチャ、光技術等が考えられる。また、設計のための道具としてCADやシリコンコンパイラ等も重要と思われる。

4.2.3　ニューラルシステムのソフトウェア

　ニューラルシステムの研究および開発においては、様々なニューラルソフトウェアシステムが必要とされる。

1.シミュレーションシステム
　ニューラルネットワークの研究および開発においては、シミュレーションシステムが重要なツールである。ニューラルネットワーク研究者のほとんどは独自のシミュレータを持っている。大規模ニューラルネットワークのための柔軟性のある汎用ニューラルシミュレータが強力なツールとなるであろう。このようなシミュレータに対して求められる用件には、マシン独立性、拡張性、便利なユーザインターフェース、高速性、豊富なユーティリティルーチン等がある。又、シミュレータには、ネットワークの収束性等を制御するための解析ツールが付加されていることが望ましい。

2.ニューラルネットワークの言語
　ニューラルネットワーク処理は、高水準言語によって記述されるべきである。このような言語の設計のため、以下に示す研究テーマ、開発テーマが必要となろう。

曖昧情報の表現 ベストマッチ操作の記述 論理プログラムとの統合 シミュレータとの統合

3.オペレーティングシステム
　一般的に、ハードウェアのニューロン数は、ニューラルネットワークにおけるニューロン数を下回る。したがって、このギャップを埋めるための仮想機構がニューラルシステムにおいては重要である。

4.2.4　超並列システムとの統合

　ニューラルシステムは、多種多様なニューラルサブシステムから構築されるであろう。しかしながら、ニューラルシステムは、パターン認識、連想記憶、最適組合せの探求、および他の特殊な機能といった専用目的のためのプロセッサのひとつとなるであろう。このことは即ち、ニューラルシステムが他のシステムと結合あるいは統合されなければならないことを意味する。強結合から疎結合まで、様々な統合機構が考えられる。すでに提案されている統合機構には以下のようなものがある。密結合の例：ニューラルネットワークが連想メモリとして超並列システムの要素プロセッサに結合されたもの。疎結合の例：超並列プロセッサが例えば最適化問題のような問題をニューラルシステムに対して投げ掛けるようなもの。

4.2.5　システムの評価

　ニューラルネットワークの理論およびモデルは、4.2.1節に列挙された機能を満足しているか否かにより評価される。ニューラルハードウェアは2つの方法により評価される。第一の評価方法は処理速度（TCUPS）によるものであり、第二の評価方法は本計画で開発される実際のアプリケーションによるものである。ベンチマーク用アプリケーションでは、柔軟かつ高速な情報処理が実装されるべきであろう。柔軟な動的イメージの処理等がベンチマークプログラムの候補である。

4.3　研究スケジュール

　ニューラルシステムの開発は2段階に分かれる。各段階はそれぞれ5年間継続する。第1の開発段階では、新規の理論、モデル、およびハードウェアアーキテクチャが研究される。ニューラルモデルは、幅広く様々な方式を試みる必要がある。それらは評価され、後期において使用可能なモデルが選ばれる。モデルはやがてハードウェアに反映される。ハードウェアのプロトタイプが次期の開発段階のために構築される。プロトタイプシステムは、数万ユニットからなり、後期のニューラルモデルや新機能の実験に用いられる。この段階で利用される技術は、現時点で入手可能なものと最終システムで必要とされるものとの中間と位置づけられる。

　第2段階は最終システムの構築に費やされる。第1段階の成果に基づき、理論およびモデルが精製される。ニューラルモデルは、最終システム上で効率よく実行されるよう、モデルのハードウェアへの実装法も研究されるべきである。最終システムは第一段階のプロトタイプの経験を生かし、百万ユニット規模のシステムが構築される予定である。最終マシンの開発には、その時点の最新研究結果を生かし、最新の技術が使われる。最終システムは超並列システムと統合される。統合の機構は、最終システムのアーキテクチャにおいても最も重要な点となるであろう。特に第段階の初期において、理論およびニューラルシステムと超並列システムの両グループは互いに関連して、新たな統合アーキテクチャについて議論すべきであろう。ニューラルシステムと超並列システムの両グループは互いに関連して、新たな統合アーキテクチャを設計、構築すべきであろう。システム上にはいくつかのアプリケーションシステムが実装され、システム全体が評価されることになるであろう。

5　光システム

5.1　研究の枠組み

　光はその大容量性と超並列処理性により、新しい情報触媒として期待されている。光の情報処理への利用は、柔らかな情報処理および超並列超分散情報処理の実現をめざすリアルワールドコンピューティングプログラムに対して、新しいアーキテクチャ、アルゴリズムおよび新しいデバイス技術を提供する。
　本プログラムで開発すべき技術は次の3つのカテゴリーに分けられる。

光インタコネクション技術 光ニューラル技術 光デジタルシステム

　光インタコネクション技術は、現状の電子システムが直面しているいわゆる配線限界を克服することが目的である。また、光インタコネクションは、光ニューラルシステムや光デジタルシステムのための技術基盤として位置づけられる。

　光ニューラルシステムは、画像情報などの広がりを持つ情報に対して、光によるニューロン間の接続を実現し、学習や連想を実時間に処理可能とする技術の開発を目指す。光デジタルシステムでは、光をベースとして正確な計算を行う超並列処理の実現を目標とする。光コンピューティング技術では、光デバイスの開発がまずその前提となる。開発された光電子素子のモジュール化もまた、本計画の重要な研究目標の一つである。こうしたモジュールによって、高度に並列で分散的なシステムに対する光の寄与が検証される。

5.2　研究課題

5.2.1　光インタコネクション技術

　光インタコネクション技術は、VLSIに代表される先端的なエレクトロニクス技術と光通信技術を融合したものであり、伝送遅延、クロストーク、配線のための空間、電力消費、といったような電子システムにおける情報伝達に関わる問題を克服するものである。光インタコネクションは上記のような問題を克服し、高速、大容量で柔軟な情報伝送の実現をめざす。

　重要と思われる技術的課題は次の通りである：

光インタコネクションデバイス 　光インタコネクションデバイスには、光電子的な能動および受動素子が含まれる。これらのデバイスの組合せによって、時間・空間・波長の3つの領域における高密度多重技術を用いた高速、大容量、構造変更可能な相互接続ネットワークが実現できる。 　ピコ秒以下の超高速な光インタコネクションデバイスの研究では、時分割多重を利用した大容量インタコネクションの実現をめざす。空間並列および/または機能的な光インタコネクションデバイスの研究では、空間分割多重技術と多様な電子-光的機能とを利用した構造変更可能な高速インタコネクションをめざす。 　波長分割多重および/または機能的な光インタコネクションデバイスの研究では、波長分割多重および波長選択自己ルーティング技術を用いた大容量および／または構造変更可能なインタコネクションをめざす。とくに、波長分割多重技術は、大容量バスの実現に有効であろう。 　マイクロオプティクスおよび回折素子のような受動光デバイスの研究は安定性が高く、高密度な光インタコネクションのためのモジュールの実現をめざす。さらに、上記のような異なる性質／機能を持つデバイスを統合した高度な光統合デバイスの研究は、次の世代の光デバイスの基礎となる。 光インタコネクションネットワーク 　アーキテクチャーおよびデザイン技術の研究は、構造変更可能で、自己ルーティングができるようなコンパクトで高速、多チャンネルの光結合ネットワークの実現をめざす。 　チップ内およびチップ間結合の研究は、プロセッサ間、プロセッサーメモリ間、およびメモリ間の高速で柔軟な光インタコネクションネットワークの実現をめざす。 　光電子デバイスと受動光デバイスとのモジュール化の研究は、光インタコネクション要素の統合と微小化をめざす。これによって、位置合わせの問題が回避される。

5.2.2　光ニューラルシステム

　光ニューラルシステムでは、超並列かつ柔軟な光接続によって、学習や連想機能を実現し、画像情報などの空間的に分散された情報や波長情報を実時間処理する技術の実現を目標とする。
　重要と考えられる研究開発課題は次の通りである:

1.光ニューラルモデル
画像情報を直接処理するモデルでは、2次元、3次元情報を直接ニューラルネットワークに入力し、処理を行なうようなモデルの開発を目指す。
光の物理現象を導入するモデルでは、双安定現象、カオス、位相共役といった光物性に基づく現象を利用した新しいニューラルネットワークの理論的なモデルの開発を目指す。
拡張可能なモジュラーモデルでは、多数の単位モジュールから構成される拡張可能かつ柔軟なネットワークモデルを開発対象とする。
アナログデバイスに適したモデルでは、低精度ながら大規模、高速性に優れた光アナログデバイスを利用するニューラルモデルが開発の対象となる。

2.光ニューラルデバイス
大規模・高速学習光ニューラルデバイスでは、電気または光の学習信号でシナプス強度を変更する光ニューラルチップの大規模化、高速化技術の開発を目指す。
画像処理用光ニューラルデバイスでは、画像を直接認識したり処理する光ニューロデバイス、画像の特徴抽出を行うニューラルデバイスの開発を目指す。
光ニューラルデバイスのモジュール化では、光ニューラルチップのモジュール化および標準化の実現を目的とする。

3.光ニューラルシステム
設計技術の確立では、機能分割、階層化などの技術を確立を目指す。また、デジタルコンピュータとの統合化による機能の高精度化技術も開発対象とする。
学習手法の確立では、学習結果を構造化された知識として整理し、他のシステムに移植する技術、学習の高速化技術を対象とし、これらの手法の確立を目指す。
人間に優しい入出力技術では、マルチメディア情報を直接処理する技術の開発や、キーとなる画像で類似像を直接検索できる画像情報ベースの開発を目的とする。

5.2.3　光デジタルシステム

　論理演算原理を基本として、光の超並列性と柔軟接続性を生かしながら、画像情報に代表される空間的拡がりを持つ情報や波長情報を超高速、高精度に処理可能とするのが、光デジタルシステムである。
　本システムの開発において重要とおもわれる研究開発課題は次の通りである。

光論理素子 　超高速光論理演算素子では、2値あるいは多値論理の超高速処理を行う光デバイスを開発するとともに、低消費電力で2次元集積化する技術の開発を目指す。空間並列光論理演算素子では、空間符号パターンとして符号化し、デジタル演算を行う光論理素子を開発する。波長並列光論理演算素子では、異なる波長の組合せとして符号化し、デジタル演算を行う光論理素子を開発する。受動光デバイスでは、マイクロ光学素子、平面光学素子、回折オプティクスおよび高精度オプティクスを開発する。 光論理回路 　光論理素子間光接続技術としては、構造変更可能な光接続回路構成法と、その部品化を開発目標とする。光機能モジュールでは、専用演算ユニット、並列光レジスタ、並列光メモリ、並列クロスバー接続装置、並列入出力装置などのモジュール技術の開発を目指す。光論理回路の設計では、3次元光回路素子のためのCAD技術の確立を目指す。 光デジタルシステム 　アーキテクチャおよび設計技術の確立では、高精度で柔軟な処理能力を有する汎用および／または専用光並列コンピュータの設計技術の確立を目指す。入出カインタフエースでは、光論理回路と電子システムとの高速情報交換を可能にする物理的、論理的インタフェースに関する技術の開発を目指す。光機能モジュールの実現技術では、光機能モジュールのアレイ化、複数の異なる光機能モジュールの一体化のための実装技術の開発を目指す。プログラミング言語、コンパイラ開発では、電子的コンピュータ・プログラミング言語やコンパイラと整合性の高い、光並列デジタルシステム用高級言語とそのコンパイラの開発を目指す。

5.2.4　システム開発の環境

　光電子集積回路(OEIC)は、光ニューラルシステムや光デジタルシステム、光インタコネクションにとってキーとなるデバイスである。OEICの開発はシステム内における互換性を保つために、処理およびモジュール技術に関する共通のプラットフォームの上に行なわれるべきである。
　ここでは次に挙げる技術の研究開発が課題となる：

先進的OEICプロセス技術 光電子モジュール化技術 標準化およびCAD技術

　先進的OEICプロセス技術では、高性能、高信頼性、低コスト化なOEICを実現するための先進的な材料、プロセス技術の開発を目指す。

　光電子モジュール化技術では、光インタコネクション/ニューラル/デジタルデバイス、光受動素子、電子回路、入出力回路、等を一つのパッケージにモジュール化する技術の開発を目指す。

　OEIC用CAD技術では、OEICの構造設計、および回路、パッケージモジュールのシミュレーションを支援するためのCAD技術の開発を目的とする。

　標準化技術では、光電子モジュールの入出カインタフエースの標準化を目指す。

5.3　研究スケジュール

　光システムの開発は、2つの段階に分けて進められる。それぞれの段階の研究期間は5年間である。
　前期には、光インタコネクション、光ニューラルシステムおよび光デジタルシステムに必要となる基本的なデバイス技術が開発されることになる。同時に、光部品の標準化およびモジュール化も研究課題とする。小規模な光システムのアーキテクチャに関する研究も実施する。

　後期には、デバイス技術についてある程度の進歩が見えてくるので、光コンピューティングシステムのプロトタイプの開発に着手する。光デバイスの大規模な集積化を開始し、本研究プログラムの終了段階では、実世界コンピューティングのために複数の光モジュールが利用可能になるであろう。単位面積あたりのスループットとしてはテラピット／平方センチ秒オーダの性能が期待される。