小特集 データセンターネットワークの最新動向   4. データセンターにおける光スイッチネットワーク技術の動向 Recent Development of Optical Switching Technologies in Datacenters

小特集 データセンターネットワークの最新動向
 
4. データセンターにおける光スイッチネットワーク技術の動向
Recent Development of Optical Switching Technologies in Datacenters

p.121
植之原裕行

より大容量,低遅延,低消費電力を目指して
 データセンターへの光スイッチングシステム導入は,成長を続けるデータセンターにおける高速・大容量データに対して,その広帯域性・低遅延性・低消費電力のアプローチとして研究開発が進められている.光スイッチングシステムにも経路制御や切換速度によって異なる形態があり,その特性に応じて適した光スイッチ素子の選択が求められる.本稿では,研究開発されている光スイッチングシステムの構成・各種光スイッチ素子について解説する.また最近の研究開発の動向について紹介する.

特別小特集 画像の高画質変換技術の最新動向   5. 映像フレームレート変換の技術動向 Technology Trends in Video Frame Rate Conversion

特別小特集 画像の高画質変換技術の最新動向
 
5. 映像フレームレート変換の技術動向
Technology Trends in Video Frame Rate Conversion

p.25
川田亮一

「古くて新しい」画像処理技術のこれまでとこれから

特別小特集 画像の高画質変換技術の最新動向   4. ディスプレイの高画質化技術動向 Technology Trends in Information Display for Improving Image Quality

特別小特集 画像の高画質変換技術の最新動向
 
4. ディスプレイの高画質化技術動向
Technology Trends in Information Display for Improving Image Quality

p.20
薄井武順

リアリティの高い映像表現の実現に向けたディスプレイの最先端技術

特別小特集 画像の高画質変換技術の最新動向   2. カラー動画像雑音除去の最新動向 Latest Trends in Color Moving Image Denoising

特別小特集 画像の高画質変換技術の最新動向
 
2. カラー動画像雑音除去の最新動向
Latest Trends in Color Moving Image Denoising

p.10
小松 隆 中村 聡

今も進化が続くカラー動画像の雑音除去技術

特別小特集 画像の高画質変換技術の最新動向   1. 画像復元における分析・合成システム Analysis and Synthesis Systems in Image Restoration

特別小特集 画像の高画質変換技術の最新動向
 
1. 画像復元における分析・合成システム
Analysis and Synthesis Systems in Image Restoration

p.2
村松正吾

モデルベース手法が与える深層学習の解釈性と説明可能性

小特集 電子スピンの回路とシステムへの応用   4. 電子顕微鏡のスピントロニクス応用 ――磁界計測―― Applications of Electron Microscopes for Spintronics:Magnetic Field Measurements

小特集 電子スピンの回路とシステムへの応用
 
4. 電子顕微鏡のスピントロニクス応用
――磁界計測――
Applications of Electron Microscopes for Spintronics:Magnetic Field Measurements

p.1421
谷垣俊明

電子の波で見る微細な磁界分布
 電子顕微鏡によるナノスケール観察はデバイス開発及び製造管理において有用な解析手法の一つである.環境負荷軽減への貢献が期待されるスピントロニクスデバイスの開発においては,電子顕微鏡による電磁界計測技術が有用な解析手法となると期待される.本稿では,低消費電力デバイスへの応用が期待されるスキルミオンの磁界観察,三次元磁界観察,及びサブナノスケール磁界観察への電子線ホログラフィーの応用事例を紹介する.

特集 シリコンフォトニクスを用いた光通信素子の研究開発最新動向   3. シリコンフォトニクス技術を用いた集積フォトニクスプラットホームの構築 Silicon Photonics Platform for Large-scale Device Integration

特集 シリコンフォトニクスを用いた光通信素子の研究開発最新動向
 
3. シリコンフォトニクス技術を用いた集積フォトニクスプラットホームの構築
Silicon Photonics Platform for Large-scale Device Integration

p.1299
堀川 剛

高速光情報伝送に向けた光デバイスの大規模集積
 シリコンフォトニクス技術による種々の光機能を大規模光回路に集積するためには,各機能デバイスの設計・プロセス・検証を連携させ,プラットホーム技術として統合する必要がある.我々は,ArF液浸露光などの40nm世代CMOS技術,300mm径SOI,ゲルマニウムエピタキシャル成長装置,光ウェーハプロービングシステムを用いたプロセス制御,及び統合的な設計ライブラリにより,世界最高の低伝搬損導波路,波長確度の高いフィルタ素子,高速変調器・受光器等の再現性の高い集積を可能とするプラットホーム技術を確立した.

特集 シリコンフォトニクスを用いた光通信素子の研究開発最新動向   2. シリコンフォトニクスを用いた1.6Tbit/sインタコネクション集積チップの開発 Development of 1.6-Tbit/s Interconnect Integrated Chip Based on Silicon Photonics Technology

特集 シリコンフォトニクスを用いた光通信素子の研究開発最新動向
 
2. シリコンフォトニクスを用いた1.6Tbit/sインタコネクション集積チップの開発
Development of 1.6-Tbit/s Interconnect Integrated Chip Based on Silicon Photonics Technology

p.1291
中村隆宏

データセンターで用いる超小形・大容量の光トランシーバを目指して
 データセンターで用いられる光トランシーバは,2030年頃までに1.6Tbit/sになると予測されている.また,大容量というだけでなくLSI直近に実装するため小形化・低消費電力化も同時に求められる.シリコンフォトニクス技術を用いて1.6Tbit/sの超小形・大容量波長分割多重チップの要素素子である112Gbit/s Ge電界吸収形光変調器・導波路形Ge受光器及びこれらを動作させる最先端SiGe-BiCMOSプロセスを用いたドライバ・TIA,更に,16波長合分波器を開発し,基本動作を実証した.

小特集 機械学習を活用したネットワーク監視・予測・制御技術の最新動向   4. IDPSシグネチャ分類への機械学習適用 Applying Machine Learning to IDPS Signature Classification

小特集 機械学習を活用したネットワーク監視・予測・制御技術の最新動向
 
4. IDPSシグネチャ分類への機械学習適用
Applying Machine Learning to IDPS Signature Classification

p.1215
川口英俊 中谷裕一

機械学習でネットワークセキュリティ運用を支える
 ネットワーク運用の現場では,ログの振り分けや機器設定などの業務を,機械学習の適用により効率化することが期待される.これらの多種多様な業務に広く適用可能な,汎用的な機械学習技術はいまだ確立されておらず,現状は地道に個別事例について検証を行っていく必要がある.本稿ではその一つとして,IDPS(Intrusion Detection and Prevention System)のシグネチャを,重要度で分類する機械学習の適用研究について紹介する.具体的には,シグネチャの特徴量設計やその分析,またIf/Thenルールでラベル付けを行ったデータを機械学習に用いた場合の結果を共有する.

小特集 機械学習を活用したネットワーク監視・予測・制御技術の最新動向   3. 機械学習を用いたネットワークの自動設計技術 Network Design Automation Technology by AI/ML

小特集 機械学習を活用したネットワーク監視・予測・制御技術の最新動向
 
3. 機械学習を用いたネットワークの自動設計技術
Network Design Automation Technology by AI/ML

p.1208
黒田貴之 八鍬 豊 田辺和輝

ネットワーク運用のディジタルトランスフォーメーションに向けて
 近年,様々な産業の従事者が各々の要件に合わせた高品質で安定したネットワークを柔軟かつ迅速に構築可能にするために,ネットワークの自律的な運用管理技術の研究開発が盛んに取り組まれている.筆者らは,ネットワークの自律化を実現するコア技術の一つとして,ネットワークの自動設計技術の研究開発を推進してきた.本稿では,まず自動設計技術の概要を示し,これを機械学習によって拡張し,より柔軟・迅速かつ高品質な設計を可能とする手法について述べる.また,簡易なサンプルを用いた実験を通じてその実現性と有効性を議論する.