JP2795015B2 - 空間光変調素子および神経ネットワーク回路 - Google Patents
空間光変調素子および神経ネットワーク回路Info
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- G02F—OPTICAL DEVICES OR ARRANGEMENTS FOR THE CONTROL OF LIGHT BY MODIFICATION OF THE OPTICAL PROPERTIES OF THE MEDIA OF THE ELEMENTS INVOLVED THEREIN; NON-LINEAR OPTICS; FREQUENCY-CHANGING OF LIGHT; OPTICAL LOGIC ELEMENTS; OPTICAL ANALOGUE/DIGITAL CONVERTERS
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- G02F1/01—Devices or arrangements for the control of the intensity, colour, phase, polarisation or direction of light arriving from an independent light source, e.g. switching, gating or modulating; Non-linear optics for the control of the intensity, phase, polarisation or colour
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- G02F1/133—Constructional arrangements; Operation of liquid crystal cells; Circuit arrangements
- G02F1/135—Liquid crystal cells structurally associated with a photoconducting or a ferro-electric layer, the properties of which can be optically or electrically varied
- G02F1/1354—Liquid crystal cells structurally associated with a photoconducting or a ferro-electric layer, the properties of which can be optically or electrically varied having a particular photoconducting structure or material
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- G06N3/06—Physical realisation, i.e. hardware implementation of neural networks, neurons or parts of neurons
- G06N3/067—Physical realisation, i.e. hardware implementation of neural networks, neurons or parts of neurons using optical means
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、光情報処理装置あるい
はディスプレイに用いられる空間光変調素子、および神
経系と類似な入出力動作、例えばパターン認識、連想記
憶、並列演算処理などを行う神経ネットワーク回路に関
するものである。
はディスプレイに用いられる空間光変調素子、および神
経系と類似な入出力動作、例えばパターン認識、連想記
憶、並列演算処理などを行う神経ネットワーク回路に関
するものである。
【０００２】
【従来の技術】空間光変調素子は、光論理演算や光ニュ
−ロコンピュ−ティングなどの光情報処理を実現するた
めの重要な素子である。特に、光書き込み型の空間光変
調素子は、線順次に駆動していく電気書き込み型のもの
と異なり、２次元の光情報を並列に処理できる特長をも
つ。従って、従来のコンピュータではかなりの時間を要
した画像処理でも高速に行える素子として期待されてい
る。このような光書き込み型の空間光変調素子は、光導
電層と電界によって光の透過率が変化する部分（以下、
変調部分と略記する）を組み合わせた構造をしており、
例えば、図１１に示すような金属反射膜1101を形成した
光導電層1102と液晶層1103を組み合わせたものが報告さ
れている（荒木亮輔 特開昭６２−１６９１２０）。こ
のような従来の空間光変調素子1104は、公知例（アイ．
シャリブ アンド エイ．エイ．フリ−セン：オプティ
ックス レタ−ズ １４巻 １０号 (1989) 485-487
頁、I.Shariv and A.A.Friesem: Optics Letters 14(1
0) (1989) PP.485-487.）に示されるように液晶の持つ
非線形の入出力特性（閾値特性）を利用して、光導電層
1102に入射する光に対し、閾値処理を行うことが可能で
ある。
−ロコンピュ−ティングなどの光情報処理を実現するた
めの重要な素子である。特に、光書き込み型の空間光変
調素子は、線順次に駆動していく電気書き込み型のもの
と異なり、２次元の光情報を並列に処理できる特長をも
つ。従って、従来のコンピュータではかなりの時間を要
した画像処理でも高速に行える素子として期待されてい
る。このような光書き込み型の空間光変調素子は、光導
電層と電界によって光の透過率が変化する部分（以下、
変調部分と略記する）を組み合わせた構造をしており、
例えば、図１１に示すような金属反射膜1101を形成した
光導電層1102と液晶層1103を組み合わせたものが報告さ
れている（荒木亮輔 特開昭６２−１６９１２０）。こ
のような従来の空間光変調素子1104は、公知例（アイ．
シャリブ アンド エイ．エイ．フリ−セン：オプティ
ックス レタ−ズ １４巻 １０号 (1989) 485-487
頁、I.Shariv and A.A.Friesem: Optics Letters 14(1
0) (1989) PP.485-487.）に示されるように液晶の持つ
非線形の入出力特性（閾値特性）を利用して、光導電層
1102に入射する光に対し、閾値処理を行うことが可能で
ある。
【０００３】一方、生物の神経回路網をモデルとしたニ
ュ−ラルネットワ−クが、注目されている。何故なら、
従来のフォン・ノイマン型のコンピュータでは実現が困
難であった連想、認識、最適化、プログラム・レスなど
の機能をニュ−ラルネットワ−クだと容易に実現できる
からである。しかし、現在のニュ−ラルネットワ−クの
大部分は、従来のフォン・ノイマン型コンピュータ上に
プログラムにより構成されている。ニュ−ラルネットワ
−クの幅広い応用展開を図る上で小型軽量化および高速
演算は必要不可欠であり、そのためにもニュ−ラルネッ
トワ−クのハードウェアによる実現は、重要な意義を持
つ。
ュ−ラルネットワ−クが、注目されている。何故なら、
従来のフォン・ノイマン型のコンピュータでは実現が困
難であった連想、認識、最適化、プログラム・レスなど
の機能をニュ−ラルネットワ−クだと容易に実現できる
からである。しかし、現在のニュ−ラルネットワ−クの
大部分は、従来のフォン・ノイマン型コンピュータ上に
プログラムにより構成されている。ニュ−ラルネットワ
−クの幅広い応用展開を図る上で小型軽量化および高速
演算は必要不可欠であり、そのためにもニュ−ラルネッ
トワ−クのハードウェアによる実現は、重要な意義を持
つ。
【０００４】ハードウェア化の１つの方策として、情報
媒体として光を用いた光コンピューティングの技術が期
待されている。というのも、光の並列性が多数のニュー
ロンの並列のダイナミックスにより演算を行うニュ−ラ
ルネットワ−クとよく整合していること、電気回路のよ
うな配線の必要がない光結線はシナプスに相当するニュ
−ロン間の多重接続を実現し易いなど、情報媒体として
電気を使用したＬＳＩにない特長を備えているからであ
る。
媒体として光を用いた光コンピューティングの技術が期
待されている。というのも、光の並列性が多数のニュー
ロンの並列のダイナミックスにより演算を行うニュ−ラ
ルネットワ−クとよく整合していること、電気回路のよ
うな配線の必要がない光結線はシナプスに相当するニュ
−ロン間の多重接続を実現し易いなど、情報媒体として
電気を使用したＬＳＩにない特長を備えているからであ
る。
【０００５】ニュ−ロコンピュ−ティングの基本とも言
える演算の１つに、ニューロンに入ってくる多数の入力
情報に対し和算を行い、その結果に対して閾値処理する
というものがある。光演算に基づくニュ−ラルネットワ
−クのハードウェア化を行うためには、このような演算
機能を有する空間光変調素子が必要である。
える演算の１つに、ニューロンに入ってくる多数の入力
情報に対し和算を行い、その結果に対して閾値処理する
というものがある。光演算に基づくニュ−ラルネットワ
−クのハードウェア化を行うためには、このような演算
機能を有する空間光変調素子が必要である。
【０００６】しかし、光和算および光閾値処理機能をも
つ空間光変調素子、およびそのような機能を持った素子
を用いて構成した光ニュ−ラルネットワ−クシステムの
提案例はない。従来の光ニューロシステムの光和算はレ
ンズや回折素子による光の集光、あるいは受光素子アレ
イを用いて電気的に行われており、また、閾値処理は、
受光素子で一旦光ー電気変換した信号に対し、電子回路
を用いて行われていた。
つ空間光変調素子、およびそのような機能を持った素子
を用いて構成した光ニュ−ラルネットワ−クシステムの
提案例はない。従来の光ニューロシステムの光和算はレ
ンズや回折素子による光の集光、あるいは受光素子アレ
イを用いて電気的に行われており、また、閾値処理は、
受光素子で一旦光ー電気変換した信号に対し、電子回路
を用いて行われていた。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】従来例として挙げた図
１１の空間光変調素子1104の場合、金属反射電極1101内
に入射する種々の光強度を持つ複数の光束に対し正確な
光和算を行うことができない。何故なら、光導電層1102
の光導電率（σph）が入射光強度（Ｉph）に対して比例
していないからである。言い替えれば、（数１）におい
て、ａの値が１から掛けはなれているということであ
る。
１１の空間光変調素子1104の場合、金属反射電極1101内
に入射する種々の光強度を持つ複数の光束に対し正確な
光和算を行うことができない。何故なら、光導電層1102
の光導電率（σph）が入射光強度（Ｉph）に対して比例
していないからである。言い替えれば、（数１）におい
て、ａの値が１から掛けはなれているということであ
る。
【０００８】
【数１】
【０００９】光導電層が（数１）においてａ＝１を満足
していない場合、光和算を行うために、レンズや回折素
子を用いて複数の光束を光導電層の一点に集める方法が
採られる。しかし、このような方法だと、少なくとも光
導電層とレンズや回折素子との間に距離が必要になり、
装置を小さくしにくい。また、レンズや回折素子と空間
光変調素子との間でアライメントをとる必要があるこ
と、レンズや回折素子を作製しなければならないなどの
理由から、量産性が悪く、装置の製作コストが高くなる
問題がある。
していない場合、光和算を行うために、レンズや回折素
子を用いて複数の光束を光導電層の一点に集める方法が
採られる。しかし、このような方法だと、少なくとも光
導電層とレンズや回折素子との間に距離が必要になり、
装置を小さくしにくい。また、レンズや回折素子と空間
光変調素子との間でアライメントをとる必要があるこ
と、レンズや回折素子を作製しなければならないなどの
理由から、量産性が悪く、装置の製作コストが高くなる
問題がある。
【００１０】従来の光ニューロコンピューターでは、光
和算および閾値処理機能をもつ空間光変調素子がないた
め、閾値処理には電子回路または計算機を用いていた。
人間のもつ、認識、連想などの高次な知的情報処理は、
神経回路の階層構造に起因していると報告されている
が、この階層構造のネットワ−クを実現する際、光和算
および光閾値処理を実行する空間光変調素子がなけれ
ば、閾値処理を行う度に光−電気変換、電気−光変換を
行わなければならない。そのため、複雑な電気配線を行
わなければならなくなるとともに、光の並列性を活かす
ことができず、実効的に演算速度が低下してしまう問題
があった。
和算および閾値処理機能をもつ空間光変調素子がないた
め、閾値処理には電子回路または計算機を用いていた。
人間のもつ、認識、連想などの高次な知的情報処理は、
神経回路の階層構造に起因していると報告されている
が、この階層構造のネットワ−クを実現する際、光和算
および光閾値処理を実行する空間光変調素子がなけれ
ば、閾値処理を行う度に光−電気変換、電気−光変換を
行わなければならない。そのため、複雑な電気配線を行
わなければならなくなるとともに、光の並列性を活かす
ことができず、実効的に演算速度が低下してしまう問題
があった。
【００１１】本発明は以上のような従来の問題点を解決
するためのもので、本願第１の発明は、光和算および閾
値処理を簡単な構造で行うことができ、量産性に富んだ
コストの低い空間光変調素子を提供するものであり、本
願第２の発明は、階層型ネットワークモデルを容易に実
現でき、高速演算可能な神経ネットワーク回路を提供す
ることを目的とするものである。
するためのもので、本願第１の発明は、光和算および閾
値処理を簡単な構造で行うことができ、量産性に富んだ
コストの低い空間光変調素子を提供するものであり、本
願第２の発明は、階層型ネットワークモデルを容易に実
現でき、高速演算可能な神経ネットワーク回路を提供す
ることを目的とするものである。
【００１２】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に第１の発明の空間光変調素子は、一対の対向する導電
性電極ではさんだ光導電層一組と、電界によって光の透
過量が変化する部分を電気的に接続していることを特徴
とする空間光変調素子において、前記光導電層が非晶質
半導体で構成され、該光導電層の光導電率（以下、σph
と略記する）が入射光強度（以下、Ｉphと略記する）の
ａ乗（Ｉph aと略記する）に比例し、かつａの値が０．
９５以上１以下であることを特徴とするものである。
に第１の発明の空間光変調素子は、一対の対向する導電
性電極ではさんだ光導電層一組と、電界によって光の透
過量が変化する部分を電気的に接続していることを特徴
とする空間光変調素子において、前記光導電層が非晶質
半導体で構成され、該光導電層の光導電率（以下、σph
と略記する）が入射光強度（以下、Ｉphと略記する）の
ａ乗（Ｉph aと略記する）に比例し、かつａの値が０．
９５以上１以下であることを特徴とするものである。
【００１３】第２の発明の神経ネットワ−ク回路は、一
対の対向する導電性電極ではさんだ光導電層一組と、電
界によって光の透過量が変化する部分を電気的に接続し
ていることを特徴とする空間光変調素子において、前記
光導電層が非晶質半導体で構成され、該光導電層の光導
電率（以下、σphと略記する）が入射光強度（以下、Ｉ
phと略記する）のａ乗(Ｉph aと略記する）に比例し、か
つａの値が０. ９５以上１以下である空間光変調素子が
複数個二次元アレイ状に配列した空間光変調素子アレイ
および光学マスクおよび発光素子からなることを特徴と
するものである。
対の対向する導電性電極ではさんだ光導電層一組と、電
界によって光の透過量が変化する部分を電気的に接続し
ていることを特徴とする空間光変調素子において、前記
光導電層が非晶質半導体で構成され、該光導電層の光導
電率（以下、σphと略記する）が入射光強度（以下、Ｉ
phと略記する）のａ乗(Ｉph aと略記する）に比例し、か
つａの値が０. ９５以上１以下である空間光変調素子が
複数個二次元アレイ状に配列した空間光変調素子アレイ
および光学マスクおよび発光素子からなることを特徴と
するものである。
【００１４】
【作用】光導電層と、変調部分を電気的に直列接続した
構成において、外部から電圧が印加されている場合、光
導電層に光照射されていないときは、光導電層の電気イ
ンピーダンスが大きく、外部電圧はおもに光導電層に印
加されている状態にある。光導電層にある一定の強度以
上の光が入射すると、光導電層の電気インピーダンスが
低下し、変調部分に外部電圧がかかるようになり変調部
分を透過する光をスイッチングする。
構成において、外部から電圧が印加されている場合、光
導電層に光照射されていないときは、光導電層の電気イ
ンピーダンスが大きく、外部電圧はおもに光導電層に印
加されている状態にある。光導電層にある一定の強度以
上の光が入射すると、光導電層の電気インピーダンスが
低下し、変調部分に外部電圧がかかるようになり変調部
分を透過する光をスイッチングする。
【００１５】一方、光導電層の光導電率は、通常、入射
光強度に対し、（数１）に示す関係が成り立つ。（数
１）の指数ａが１の値をとる場合、光導電層の光導電率
は入射光強度に比例するため、光導電層を導電性電極で
はさむだけで、導電性電極内に入射する複数の光束に対
し、光和算を実現することができる。このような光導電
層と変調部分を電気的に接続して空間光変調素子を構成
し、変調部分に液晶のように非線形の入出力特性をもつ
ものを使用すると、光導電層に入射する光に対して和算
を行い、その結果に対して閾値処理を行うことができ
る。つまり、レンズや回折素子を用いなくても、非常に
簡単に正確な光和算および光閾値処理を実現することが
できる。従って、光演算装置を小さくコンパクトにでき
るとともに、余計なアライメントを行う必要もないの
で、装置の量産性を向上できるとともに、コストも低く
できる。
光強度に対し、（数１）に示す関係が成り立つ。（数
１）の指数ａが１の値をとる場合、光導電層の光導電率
は入射光強度に比例するため、光導電層を導電性電極で
はさむだけで、導電性電極内に入射する複数の光束に対
し、光和算を実現することができる。このような光導電
層と変調部分を電気的に接続して空間光変調素子を構成
し、変調部分に液晶のように非線形の入出力特性をもつ
ものを使用すると、光導電層に入射する光に対して和算
を行い、その結果に対して閾値処理を行うことができ
る。つまり、レンズや回折素子を用いなくても、非常に
簡単に正確な光和算および光閾値処理を実現することが
できる。従って、光演算装置を小さくコンパクトにでき
るとともに、余計なアライメントを行う必要もないの
で、装置の量産性を向上できるとともに、コストも低く
できる。
【００１６】また、このような空間光変調素子を複数個
並列に並べると、並列同時に光和算および閾値処理を行
うことができるため、素子の並列度を高めることにより
電子計算機や電子回路を使った従来の場合に比べてより
高速に演算を行うことができる。
並列に並べると、並列同時に光和算および閾値処理を行
うことができるため、素子の並列度を高めることにより
電子計算機や電子回路を使った従来の場合に比べてより
高速に演算を行うことができる。
【００１７】光ニュ−ロコンピュ−ティングでは、この
ような空間光変調素子とシナプス結合パタ−ンに対応す
る光学マスクと交互に重ね合わせるだけで、階層型のニ
ュ−ラルネットワ−クを簡単に構成することができ、認
識，連想などの生体のもつ知的機能を容易に実現できる
とともに、高速処理が可能になる。
ような空間光変調素子とシナプス結合パタ−ンに対応す
る光学マスクと交互に重ね合わせるだけで、階層型のニ
ュ−ラルネットワ−クを簡単に構成することができ、認
識，連想などの生体のもつ知的機能を容易に実現できる
とともに、高速処理が可能になる。
【００１８】
【実施例】本発明の実施例について、図面を参照しなが
ら説明する。
ら説明する。
【００１９】図１に本願第１の発明の空間光変調素子の
一実施例を示す。図１は透過型の一例を示しており、そ
れぞれ（ａ）は断面図、（ｂ）は等価回路図である。
一実施例を示す。図１は透過型の一例を示しており、そ
れぞれ（ａ）は断面図、（ｂ）は等価回路図である。
【００２０】素子の構成は、透明絶縁性基板101（例え
ばガラス板）上に透明導電性電極（例えば、ＩＴＯまた
はＳｎＯx）102を形成しており、その上に光導電層10
3、および透明導電性電極104を積層し、これと透明導電
性電極106を形成した透明絶縁性基板105で変調部分107
をサンドイッチしている。
ばガラス板）上に透明導電性電極（例えば、ＩＴＯまた
はＳｎＯx）102を形成しており、その上に光導電層10
3、および透明導電性電極104を積層し、これと透明導電
性電極106を形成した透明絶縁性基板105で変調部分107
をサンドイッチしている。
【００２１】空間光変調素子の動作について図１（ａ）
の断面図および（ｂ）の回路図を用いて述べる。光導電
層103のＣP，ＲPおよび変調部分107のＣM，ＲMには交流
電圧Ｖが印加されている。光導電層103が光照射されて
いない状態では、電圧Ｖは、ＣM，ＲMよりもＣP，ＲPに
主にかかる。ここで光導電層103に入射光108が照射され
ると光導電層103の抵抗ＲPが低下し、電圧ＶはＣMおよ
びＲM、すなわち変調部分107に主にかかるようになる。
つまり、入射光108により、変調部分107を透過する読み
出し光109が変調される。従って、出力光110強度は入射
光108強度に依存し、光書き込み型空間光変調素子とし
て機能する。
の断面図および（ｂ）の回路図を用いて述べる。光導電
層103のＣP，ＲPおよび変調部分107のＣM，ＲMには交流
電圧Ｖが印加されている。光導電層103が光照射されて
いない状態では、電圧Ｖは、ＣM，ＲMよりもＣP，ＲPに
主にかかる。ここで光導電層103に入射光108が照射され
ると光導電層103の抵抗ＲPが低下し、電圧ＶはＣMおよ
びＲM、すなわち変調部分107に主にかかるようになる。
つまり、入射光108により、変調部分107を透過する読み
出し光109が変調される。従って、出力光110強度は入射
光108強度に依存し、光書き込み型空間光変調素子とし
て機能する。
【００２２】光導電層103は、（数１）においてａの値
が１または１に非常に近い値をもつものである。こうす
ることにより透明導電性電極104内に入射する入射光108
に対し和算を行うことができ、さらにその結果に対し変
調部分107の入出力特性に応じた処理を行うことができ
る。具体的なａの値は、実際の素子構造の寸法および特
性のばらつきを考慮して、０．９５以上１以下である。
また、こうようなａの値は、光導電層103における吸収
係数が光導電層103の層厚の逆数よりも大きい波長で、
空間電荷により電場が影響を受けない強度の光に対して
満たされる。
が１または１に非常に近い値をもつものである。こうす
ることにより透明導電性電極104内に入射する入射光108
に対し和算を行うことができ、さらにその結果に対し変
調部分107の入出力特性に応じた処理を行うことができ
る。具体的なａの値は、実際の素子構造の寸法および特
性のばらつきを考慮して、０．９５以上１以下である。
また、こうようなａの値は、光導電層103における吸収
係数が光導電層103の層厚の逆数よりも大きい波長で、
空間電荷により電場が影響を受けない強度の光に対して
満たされる。
【００２３】ａの値が１から大きくはずれる主な原因
は、トラップや再結合による光励起キャリヤの損失によ
る。従って、ａを１に近づける方策としては、１）トラ
ップや再結合中心となるような欠陥の少ない、膜質の優
れた薄膜を用いる、２）光導電層に整流性を持たせて光
導電層に空乏層を形成し、光励起されたキャリヤを生成
後直ちに電界により分離し、再結合しないようにする、
などが挙げられる。
は、トラップや再結合による光励起キャリヤの損失によ
る。従って、ａを１に近づける方策としては、１）トラ
ップや再結合中心となるような欠陥の少ない、膜質の優
れた薄膜を用いる、２）光導電層に整流性を持たせて光
導電層に空乏層を形成し、光励起されたキャリヤを生成
後直ちに電界により分離し、再結合しないようにする、
などが挙げられる。
【００２４】光導電層103を構成する具体的な材料とし
ては、水素またはハロゲン元素を含んだ非晶質のＳｉ，
Ｇｅ，Ｓｉ1-xＣx，Ｓｉ1-xＧｅx，Ｇｅ1-xＣx（以下、
ａ−Ｓｉ，ａ−Ｇｅ，ａ−Ｓｉ1-xＣx，ａ−Ｓｉ1-xＧ
ｅx，ａ−Ｇｅ1-xＣxのように略す）が挙げられる。ま
た、このような材料を用いた場合、欠陥の数を知る一つ
の目安として、ダンングリングボンド密度がある。この
ダングリングボンド密度は、電子スピン共鳴（ＥＳＲ）
によって測定されるが、光キャリヤを発生する層におい
て、この値を１０16ｃｍ-3以下にし、かつ整流性をもた
せることにより０．９５≦ａ≦１にできることを実験的
に見いだした。整流性を持たせるためには、ｐ型不純物
であるＢ，Ａｌ，Ｇａなどの元素を、またはｎ型不純物
であるＰ，Ａｓ，Ｓｂ，Ｓｅなどの元素を添加してｐ／
ｎ，ｐ／ｉ，ｉ／ｎ，ｐ／ｉ／ｎなどの接合を形成す
る、あるいは、透明導電性電極102に金またはプラチナ
などの半透明薄膜を使用して、ショットキー接合を形成
するなどの方法が用いられる。また、さらには、上記の
材料を透明導電性電極102側から順に禁止帯幅が小さく
なるように組成の異なるものを積層してヘテロ接合を形
成し、光導電層103内に空乏層を形成してもよい。
ては、水素またはハロゲン元素を含んだ非晶質のＳｉ，
Ｇｅ，Ｓｉ1-xＣx，Ｓｉ1-xＧｅx，Ｇｅ1-xＣx（以下、
ａ−Ｓｉ，ａ−Ｇｅ，ａ−Ｓｉ1-xＣx，ａ−Ｓｉ1-xＧ
ｅx，ａ−Ｇｅ1-xＣxのように略す）が挙げられる。ま
た、このような材料を用いた場合、欠陥の数を知る一つ
の目安として、ダンングリングボンド密度がある。この
ダングリングボンド密度は、電子スピン共鳴（ＥＳＲ）
によって測定されるが、光キャリヤを発生する層におい
て、この値を１０16ｃｍ-3以下にし、かつ整流性をもた
せることにより０．９５≦ａ≦１にできることを実験的
に見いだした。整流性を持たせるためには、ｐ型不純物
であるＢ，Ａｌ，Ｇａなどの元素を、またはｎ型不純物
であるＰ，Ａｓ，Ｓｂ，Ｓｅなどの元素を添加してｐ／
ｎ，ｐ／ｉ，ｉ／ｎ，ｐ／ｉ／ｎなどの接合を形成す
る、あるいは、透明導電性電極102に金またはプラチナ
などの半透明薄膜を使用して、ショットキー接合を形成
するなどの方法が用いられる。また、さらには、上記の
材料を透明導電性電極102側から順に禁止帯幅が小さく
なるように組成の異なるものを積層してヘテロ接合を形
成し、光導電層103内に空乏層を形成してもよい。
【００２５】変調部分107はＰＬＺＴ，ＫＤ2ＰＯ4，Ｂ
ｉ4Ｔｉ2Ｏ12、ＬｉＮｂＯ3，Ｂｉ12ＳｉＯ20あるいは
液晶などの電界により光の透過量が変化する材料で構成
される。特に、液晶を変調部分107に使用すると動作電
圧が小さいため、光導電層103の膜厚を薄くできるので
好ましい。液晶材料としては、ネマティック液晶、強誘
電性液晶、ポリマー中に液晶を分散させた分散型液晶が
挙げられる。強誘電性液晶用いた場合、液晶層の厚みを
小さくできることから電気インピーダンスを小さくで
き、光導電層の膜厚をより薄くできるとともに、高速応
答が可能で、メモリ機能ももつことから、非常に有用で
ある。更に、強誘電性液晶の透過特性は電圧に対し急峻
な閾値特性を有するため、光閾値処理を行う上では最適
な材料である。また、分散型液晶を用いた場合は偏光板
および配向膜が不用という利点がある。液晶を変調部分
に使用しない場合は、必ずしも透明絶縁性基板101,105
はどちらか一方、あるいは両方とも必要としない。
ｉ4Ｔｉ2Ｏ12、ＬｉＮｂＯ3，Ｂｉ12ＳｉＯ20あるいは
液晶などの電界により光の透過量が変化する材料で構成
される。特に、液晶を変調部分107に使用すると動作電
圧が小さいため、光導電層103の膜厚を薄くできるので
好ましい。液晶材料としては、ネマティック液晶、強誘
電性液晶、ポリマー中に液晶を分散させた分散型液晶が
挙げられる。強誘電性液晶用いた場合、液晶層の厚みを
小さくできることから電気インピーダンスを小さくで
き、光導電層の膜厚をより薄くできるとともに、高速応
答が可能で、メモリ機能ももつことから、非常に有用で
ある。更に、強誘電性液晶の透過特性は電圧に対し急峻
な閾値特性を有するため、光閾値処理を行う上では最適
な材料である。また、分散型液晶を用いた場合は偏光板
および配向膜が不用という利点がある。液晶を変調部分
に使用しない場合は、必ずしも透明絶縁性基板101,105
はどちらか一方、あるいは両方とも必要としない。
【００２６】図１の空間光変調素子を反射型で使用する
場合には、透明導電性電極パターン104の代わりに光導
電層103と変調部分107の間に屈折率の異なる誘電体を交
互に積層した誘電体ミラーあるいはＡｇ，Ａｌ，Ｃｒ，
Ｎｉ，Ｍｏなどの反射率の高い金属薄膜を使用してもよ
い。但し、透明導電性電極パターン104あるいは代わり
に使用される金属薄膜パターンは、電気的には浮遊状態
である。
場合には、透明導電性電極パターン104の代わりに光導
電層103と変調部分107の間に屈折率の異なる誘電体を交
互に積層した誘電体ミラーあるいはＡｇ，Ａｌ，Ｃｒ，
Ｎｉ，Ｍｏなどの反射率の高い金属薄膜を使用してもよ
い。但し、透明導電性電極パターン104あるいは代わり
に使用される金属薄膜パターンは、電気的には浮遊状態
である。
【００２７】透明電極パタ−ン104を小さくして高解像
度を実現する場合、入射光109の反射を防ぐ光吸収層と
して、光導電層103より十分小さい禁止帯幅を持つ材料
からなる薄膜、または黒色顔料を分散させた高分子ポリ
マー薄膜を光導電層103と透明導電性電極パタ−ン104の
間に形成しても良い。
度を実現する場合、入射光109の反射を防ぐ光吸収層と
して、光導電層103より十分小さい禁止帯幅を持つ材料
からなる薄膜、または黒色顔料を分散させた高分子ポリ
マー薄膜を光導電層103と透明導電性電極パタ−ン104の
間に形成しても良い。
【００２８】反射型の空間光変調素子の動作は、基本的
には図１の透過型のものと同様であるが、書き込み光は
透明絶縁性基板101から入射し、読み出し光は透明絶縁
性基板105側から入射し、出力光は透明絶縁性基板105側
から出射する。本願第１の発明である空間光変調素子
は、透過型および反射型いずれの場合においても同様な
動作を得ることが出来る。
には図１の透過型のものと同様であるが、書き込み光は
透明絶縁性基板101から入射し、読み出し光は透明絶縁
性基板105側から入射し、出力光は透明絶縁性基板105側
から出射する。本願第１の発明である空間光変調素子
は、透過型および反射型いずれの場合においても同様な
動作を得ることが出来る。
【００２９】以下に具体的な実施例について説明する。 （実施例１）図２の断面図に示すように、ガラス基板20
1上に0.05〜0.2μｍ厚のＩＴＯをスパッタ法により成膜
し、透明導電性電極202を形成した。次に、プラズマＣ
ＶＤ法によりｐ（0.01〜0.5μｍ）／ｉ（0.3〜1.8μ
ｍ）／ｎ（0.05〜0.5μｍ）ダイオ−ド構造のａ−Ｓ
ｉ：Ｈ膜を積層して光導電層203を作製した。続いて、
0.05〜0.5μｍ厚のＡｌ電極204を形成した。続いて、ラ
ビング処理を施したポリイミド配向膜205を積層した。
これとＩＴＯの透明導電性電極パターン206およびポリ
イミド配向膜207を積層したガラス基板208との間にスペ
−サ−217を用いて0.5〜2μｍ厚の強誘電性液晶層209を
サンドイッチし、反射型空間光変調素子212を作製し
た。この素子の出力を読み出すために、偏光子210、検
光子211およびビームスプリッター213を用いたクロスニ
コル光学系を配置した。
1上に0.05〜0.2μｍ厚のＩＴＯをスパッタ法により成膜
し、透明導電性電極202を形成した。次に、プラズマＣ
ＶＤ法によりｐ（0.01〜0.5μｍ）／ｉ（0.3〜1.8μ
ｍ）／ｎ（0.05〜0.5μｍ）ダイオ−ド構造のａ−Ｓ
ｉ：Ｈ膜を積層して光導電層203を作製した。続いて、
0.05〜0.5μｍ厚のＡｌ電極204を形成した。続いて、ラ
ビング処理を施したポリイミド配向膜205を積層した。
これとＩＴＯの透明導電性電極パターン206およびポリ
イミド配向膜207を積層したガラス基板208との間にスペ
−サ−217を用いて0.5〜2μｍ厚の強誘電性液晶層209を
サンドイッチし、反射型空間光変調素子212を作製し
た。この素子の出力を読み出すために、偏光子210、検
光子211およびビームスプリッター213を用いたクロスニ
コル光学系を配置した。
【００３０】この時使用した光導電層203と同じものを
別に作製し、1x104〜5x104V/cmの直流逆バイアスを印加
し、波長450〜700nm、強度5〜100μW/cm2の入射光を照
射して（数１）のａの値を調べたところ、0.96〜0.99で
あった。この空間光変調素子212に図３に示すような交
流電圧を印加して、入射光214に緑色ＬＥＤ光（中心波
長565nm）、読みだし光215にＨｅ−Ｎｅレーザ(633nm)
を用いて動作を確認した。その結果、Ａｌ電極204面内
の入射光214強度分布が異なっていても、出力光216の強
度はＡｌ電極204面内に入射する光量にのみ依存した閾
値特性を示すこと、すなわち入射光に対する光和算およ
びその結果に対する閾値処理が行われていることが確認
できた。さらに、この光和算及び光閾値処理は、毎秒１
０〜５，０００回行えることを確認した。
別に作製し、1x104〜5x104V/cmの直流逆バイアスを印加
し、波長450〜700nm、強度5〜100μW/cm2の入射光を照
射して（数１）のａの値を調べたところ、0.96〜0.99で
あった。この空間光変調素子212に図３に示すような交
流電圧を印加して、入射光214に緑色ＬＥＤ光（中心波
長565nm）、読みだし光215にＨｅ−Ｎｅレーザ(633nm)
を用いて動作を確認した。その結果、Ａｌ電極204面内
の入射光214強度分布が異なっていても、出力光216の強
度はＡｌ電極204面内に入射する光量にのみ依存した閾
値特性を示すこと、すなわち入射光に対する光和算およ
びその結果に対する閾値処理が行われていることが確認
できた。さらに、この光和算及び光閾値処理は、毎秒１
０〜５，０００回行えることを確認した。
【００３１】また、配向膜205,207にはポリイミドの他
に、ＳｉＯ斜方蒸着膜を使用しても、上述と同様の結果
が得られた。また、液晶層209の電気的な短絡を防ぐた
めに１００〜１０００Å厚のＴａ2Ｏ5、Ｓｉ3Ｎ4または
ＳｉＯ2のような誘電体薄膜を透明導電性電極パターン2
06と配向膜207の間に形成しても上述と同様の結果を得
た。
に、ＳｉＯ斜方蒸着膜を使用しても、上述と同様の結果
が得られた。また、液晶層209の電気的な短絡を防ぐた
めに１００〜１０００Å厚のＴａ2Ｏ5、Ｓｉ3Ｎ4または
ＳｉＯ2のような誘電体薄膜を透明導電性電極パターン2
06と配向膜207の間に形成しても上述と同様の結果を得
た。
【００３２】光導電層203形成時の基板温度を室温から
３００℃に変化させた種々のサンプルを作製し、ａの値
および電気特性を調べたところ、1x104ないし5x104V/cm
の逆バイアス印加時に１μＷ／ｃｍ2の光（波長500〜65
0nm）を照射したときのσphおよびこの時の暗導電率
（σd）の比σph／σdが１０以上であるとき、ａの値は
0.95から１の範囲にあることが判った。この電界強度
は、空間光変調素子212に印加する電圧がすべて光導電
層203にかかっているものとして定めた。また、σp h／
σd≧１０の時、空間光変調素子212は正常に動作する。
上記の条件を満足する光導電層203のダングリングボン
ド密度は、１０16ｃｍ-3以下であること、さらに上記の
σphの測定の際、光導電層203に流れる光電流から求め
た量子効率は、０．８０〜０．９８であることが判明し
た。これらの結果は、膜中のトラップが少ないと光導電
率および量子効率が大きくなるとともに、ｐ／ｉ／ｎ接
合の各界面がキャリヤトラップの少ない、きれいなもの
であり、暗時の逆方向電流が小さくなるためと思われ
る。
３００℃に変化させた種々のサンプルを作製し、ａの値
および電気特性を調べたところ、1x104ないし5x104V/cm
の逆バイアス印加時に１μＷ／ｃｍ2の光（波長500〜65
0nm）を照射したときのσphおよびこの時の暗導電率
（σd）の比σph／σdが１０以上であるとき、ａの値は
0.95から１の範囲にあることが判った。この電界強度
は、空間光変調素子212に印加する電圧がすべて光導電
層203にかかっているものとして定めた。また、σp h／
σd≧１０の時、空間光変調素子212は正常に動作する。
上記の条件を満足する光導電層203のダングリングボン
ド密度は、１０16ｃｍ-3以下であること、さらに上記の
σphの測定の際、光導電層203に流れる光電流から求め
た量子効率は、０．８０〜０．９８であることが判明し
た。これらの結果は、膜中のトラップが少ないと光導電
率および量子効率が大きくなるとともに、ｐ／ｉ／ｎ接
合の各界面がキャリヤトラップの少ない、きれいなもの
であり、暗時の逆方向電流が小さくなるためと思われ
る。
【００３３】（実施例２）実施例１で作製した空間光変
調素子212においてＡｌ電極204を２次元アレイ状に多数
形成した空間光変調素子401と、書き込み光源402として
ＣＲＴ（陰極線管）、投射用光源403として反射鏡付き
ハロゲンランプ、投射用レンズ系404、偏光ビームスプ
リッター405、スクリーン406を用いて図４に示すような
投射型ディスプレイ装置を作製した。この装置におい
て、ＣＲＴ402上に映し出された映像が、スクリーン406
上に拡大投影されることを確認した。
調素子212においてＡｌ電極204を２次元アレイ状に多数
形成した空間光変調素子401と、書き込み光源402として
ＣＲＴ（陰極線管）、投射用光源403として反射鏡付き
ハロゲンランプ、投射用レンズ系404、偏光ビームスプ
リッター405、スクリーン406を用いて図４に示すような
投射型ディスプレイ装置を作製した。この装置におい
て、ＣＲＴ402上に映し出された映像が、スクリーン406
上に拡大投影されることを確認した。
【００３４】（実施例３）実施例１で作製した空間光変
調素子212のＡｌ電極204をＩＴＯ透明導電性電極に、光
導電層203をｐ（0.01〜0.3μｍ）／ｉ（0.3〜1.2μｍ）
／ｎ（0.05〜0.3μｍ）ダイオ−ド構造のａ−Ｓｉ0.8Ｃ
0.2：Ｈ膜に置き換えて、図５に示すような透過型の空
間光変調素子501を作製した。さらに、偏光子502および
検光子503を空間光変調素子501をはさむように配置し、
入射光504（中心波長565nmの緑色ＬＥＤ）と同一側より
読み出し光505（中心波長665nmの赤色ＬＥＤ）を入射し
て、空間光変調素子501より透過してくる出力光506を観
測し、実施例１と同様に入射光光量に対する出力光強度
の関係を調べた。その結果、実施例１と同様に、光和算
および光閾値特性を観測することができた。
調素子212のＡｌ電極204をＩＴＯ透明導電性電極に、光
導電層203をｐ（0.01〜0.3μｍ）／ｉ（0.3〜1.2μｍ）
／ｎ（0.05〜0.3μｍ）ダイオ−ド構造のａ−Ｓｉ0.8Ｃ
0.2：Ｈ膜に置き換えて、図５に示すような透過型の空
間光変調素子501を作製した。さらに、偏光子502および
検光子503を空間光変調素子501をはさむように配置し、
入射光504（中心波長565nmの緑色ＬＥＤ）と同一側より
読み出し光505（中心波長665nmの赤色ＬＥＤ）を入射し
て、空間光変調素子501より透過してくる出力光506を観
測し、実施例１と同様に入射光光量に対する出力光強度
の関係を調べた。その結果、実施例１と同様に、光和算
および光閾値特性を観測することができた。
【００３５】また、このときのａ−Ｓｉ0.8Ｃ0.2：Ｈダ
イオ−ドは、1x104〜1x105V/cmの直流逆バイアスを印加
し、波長400〜650nm、強度5〜100μW/cm2の入射光を照
射して（数１）のａの値を調べたところ、0.95〜1.00で
あった。
イオ−ドは、1x104〜1x105V/cmの直流逆バイアスを印加
し、波長400〜650nm、強度5〜100μW/cm2の入射光を照
射して（数１）のａの値を調べたところ、0.95〜1.00で
あった。
【００３６】（実施例４）本発明の一実施例の神経ネッ
トワーク回路について図６〜図９を用いて説明する。図
６は神経ネットワーク回路の構成を概略的に示したも
の、図７は回路に記憶させたパターンの一例、図８は入
力パターンの多重像、図９は実験に使用した不完全パタ
ーンの一例である。
トワーク回路について図６〜図９を用いて説明する。図
６は神経ネットワーク回路の構成を概略的に示したも
の、図７は回路に記憶させたパターンの一例、図８は入
力パターンの多重像、図９は実験に使用した不完全パタ
ーンの一例である。
【００３７】２次元配列した発光ダイオード、電界発光
(EL)素子または蛍光灯と面拡散板などからなる面発光素
子601と、a-Si:Hまたは多結晶Ｓｉトランジスタを能動
素子とし、90゜ねじれネマティック液晶を液晶として用
いたアクティブマトリックス型の液晶セル（以下、ＡＭ
−ＬＣセルと略記する）を２枚（ＡＭ−ＬＣ(1)602,Ａ
Ｍ−ＬＣ(2)603と区別する）平行に配置した。ただし、
ＡＭ−ＬＣ(1)602は入力パタ−ンの表示素子、ＡＭ−Ｌ
Ｃ(2)603はシナプス荷重を透過率で表現した光学マスク
素子として使用しており学習可能なものとしている。ま
た、ＡＭ−ＬＣセル602,603の画素数は420x740個であ
り、それぞれ駆動回路604,605により動作する。さらに
実施例１で作製した空間光変調素子212においてＡｌ電
極204を縦６個、横６個のマトリックス上に３６個平面
上に配置した空間光変調素子アレイ606をＡＭ−ＬＣセ
ル(1)602,(2)603と平行に配置し、神経ネットワーク回
路を構成した。
(EL)素子または蛍光灯と面拡散板などからなる面発光素
子601と、a-Si:Hまたは多結晶Ｓｉトランジスタを能動
素子とし、90゜ねじれネマティック液晶を液晶として用
いたアクティブマトリックス型の液晶セル（以下、ＡＭ
−ＬＣセルと略記する）を２枚（ＡＭ−ＬＣ(1)602,Ａ
Ｍ−ＬＣ(2)603と区別する）平行に配置した。ただし、
ＡＭ−ＬＣ(1)602は入力パタ−ンの表示素子、ＡＭ−Ｌ
Ｃ(2)603はシナプス荷重を透過率で表現した光学マスク
素子として使用しており学習可能なものとしている。ま
た、ＡＭ−ＬＣセル602,603の画素数は420x740個であ
り、それぞれ駆動回路604,605により動作する。さらに
実施例１で作製した空間光変調素子212においてＡｌ電
極204を縦６個、横６個のマトリックス上に３６個平面
上に配置した空間光変調素子アレイ606をＡＭ−ＬＣセ
ル(1)602,(2)603と平行に配置し、神経ネットワーク回
路を構成した。
【００３８】次に、神経ネットワーク回路の動作（ここ
では、神経系の持つ機能の１つである連想記憶を実現し
た）原理について、図７から図９を用いて説明する。６
ｘ６（＝３６）のマトリックス状の入力パターン
（Ｘ1）、例えば図７に示すパターンの１つ（例えば一
番上のパターン）をＡＭ−ＬＣ(1)602に表示する。この
パタ−ンは６ｘ６のレンズアレイ607で図８に示すよう
な３６ｘ３６（＝１２９６）の多重像（Ｘ1L）のパター
ンとなる。ＡＭ−ＬＣ(2)603は３６ｘ３６（＝１２９
６）のメモリパターン（Ｍ）を表示しており、多重像Ｘ
1Lの各要素と１対１対応している。従ってＡＭ−ＬＣ
(2)603からの透過像はＸ1LとＭの対応する各要素の積演
算を行った結果（以下、これをＸ1L○Ｍと表す）にな
る。Ｘ1L○Ｍは３６ｘ３６のマトリックスであり、言い
替えれば６ｘ６の小さなマトリックスが６ｘ６に配列し
ている。この小さな６ｘ６マトリックスが空間光変調素
子アレイ606の１つのＡｌ電極内の光導電層に集光する
ように配置した。これにより、１個のＡｌ電極は１個の
６ｘ６マトリックスを光和算し、さらに、対応する強誘
電性液晶層が閾値処理を行う。空間光変調素子アレイ60
6からの出力パタ−ンは、白色蛍光灯を読みだし光とす
るクロスニコル光学系を用いてテレビカメラ608で撮像
し、想起結果Ｙ1（６ｘ６マトリックス）を得た。この
Ｙ1と入力Ｘ1が等しければ次のパターンの想起を行い、
等しくない場合は、学習によって記憶パターンＭを修正
した。修正量の計算およびＡＭ−ＬＣ(1)602,(2)603の
制御は計算機609を使用した。ここでは、学習の一例と
して、直交学習法を用いた。Ｍの初期状態は０行列と
し、ほかの全てのパターンに対しても出力Ｙが入力Ｘと
等しくなるまで学習を繰り返した。
では、神経系の持つ機能の１つである連想記憶を実現し
た）原理について、図７から図９を用いて説明する。６
ｘ６（＝３６）のマトリックス状の入力パターン
（Ｘ1）、例えば図７に示すパターンの１つ（例えば一
番上のパターン）をＡＭ−ＬＣ(1)602に表示する。この
パタ−ンは６ｘ６のレンズアレイ607で図８に示すよう
な３６ｘ３６（＝１２９６）の多重像（Ｘ1L）のパター
ンとなる。ＡＭ−ＬＣ(2)603は３６ｘ３６（＝１２９
６）のメモリパターン（Ｍ）を表示しており、多重像Ｘ
1Lの各要素と１対１対応している。従ってＡＭ−ＬＣ
(2)603からの透過像はＸ1LとＭの対応する各要素の積演
算を行った結果（以下、これをＸ1L○Ｍと表す）にな
る。Ｘ1L○Ｍは３６ｘ３６のマトリックスであり、言い
替えれば６ｘ６の小さなマトリックスが６ｘ６に配列し
ている。この小さな６ｘ６マトリックスが空間光変調素
子アレイ606の１つのＡｌ電極内の光導電層に集光する
ように配置した。これにより、１個のＡｌ電極は１個の
６ｘ６マトリックスを光和算し、さらに、対応する強誘
電性液晶層が閾値処理を行う。空間光変調素子アレイ60
6からの出力パタ−ンは、白色蛍光灯を読みだし光とす
るクロスニコル光学系を用いてテレビカメラ608で撮像
し、想起結果Ｙ1（６ｘ６マトリックス）を得た。この
Ｙ1と入力Ｘ1が等しければ次のパターンの想起を行い、
等しくない場合は、学習によって記憶パターンＭを修正
した。修正量の計算およびＡＭ−ＬＣ(1)602,(2)603の
制御は計算機609を使用した。ここでは、学習の一例と
して、直交学習法を用いた。Ｍの初期状態は０行列と
し、ほかの全てのパターンに対しても出力Ｙが入力Ｘと
等しくなるまで学習を繰り返した。
【００３９】こうして学習の終了した記憶パターンＭと
Ｘ1の不完全なパターン（例えば図９のようなパター
ン）を使って、上記と同様に想起を行ったところ、Ｘ1
を想起することができた。また、他のパタ−ンについて
も不完全な入力パターンから完全なパターンを想起する
ことができた。このようにしきい値処理機能を持った空
間光変調素子を使って回路を形成し、神経系の持つ連想
記憶を行えることが確認できた。
Ｘ1の不完全なパターン（例えば図９のようなパター
ン）を使って、上記と同様に想起を行ったところ、Ｘ1
を想起することができた。また、他のパタ−ンについて
も不完全な入力パターンから完全なパターンを想起する
ことができた。このようにしきい値処理機能を持った空
間光変調素子を使って回路を形成し、神経系の持つ連想
記憶を行えることが確認できた。
【００４０】ここで、ＡＭ−ＬＣセル(1)602,(2)603
は、より高速応答を図るためにネマティック液晶の代わ
りに強誘電性液晶を用いてもよい。
は、より高速応答を図るためにネマティック液晶の代わ
りに強誘電性液晶を用いてもよい。
【００４１】さらに、入力パターンのマトリックスサイ
ズをより大きくし、これに合わせて空間光変調素子アレ
イに含まれるＡｌ導電性電極の数を増加して、上記と同
様に神経ネットワーク回路を構成したところ、より多く
の、より複雑なパターンに対しても連想記憶できること
が確かめられた。
ズをより大きくし、これに合わせて空間光変調素子アレ
イに含まれるＡｌ導電性電極の数を増加して、上記と同
様に神経ネットワーク回路を構成したところ、より多く
の、より複雑なパターンに対しても連想記憶できること
が確かめられた。
【００４２】また、この空間光変調素子アレイ606のＡ
Ｍ−ＬＣ(2)603側のガラス基板上に、あるいは内部に素
子１つずつに対応してレンズを形成すると、光の散乱に
よる光量の低下および光学的なクロストークを低減で
き、より速く学習が収束すると共に、不完全パターンに
対しても良好な出力結果を得ることができた。
Ｍ−ＬＣ(2)603側のガラス基板上に、あるいは内部に素
子１つずつに対応してレンズを形成すると、光の散乱に
よる光量の低下および光学的なクロストークを低減で
き、より速く学習が収束すると共に、不完全パターンに
対しても良好な出力結果を得ることができた。
【００４３】上記の例ではシナプスに対応する光学マス
クに、電界により光の透過量が変化するものの１つであ
る液晶を用いたが、光照射により光の透過量が変化する
フォトクロミック素子などを用いてもよい。
クに、電界により光の透過量が変化するものの１つであ
る液晶を用いたが、光照射により光の透過量が変化する
フォトクロミック素子などを用いてもよい。
【００４４】また、学習を行わない神経ネットワーク回
路の場合、光学マスクには書換え可能ではない、銀塩ま
たは色素を定着した、あるいは金属を蒸着して作製され
るような固定マスクが用いることができる。この場合、
固定マスクの内容は、計算機シミュレーションによって
学習によって得られたシナプスの値が盛り込まれる。こ
の時、この固定マスクが空間光変調素子アレイ606の外
側にあると、通常、空間光変調素子アレイ606のガラス
の厚みよりも素子サイズの方が小さいため、光の散乱に
よって光量の低下、および光学的なクロストークを生じ
てしまい、シミュレーションどうりの結果を得ることが
困難になってくる。このような事態を防ぐために、空間
光変調素子アレイ606内に、固定マスクを形成するのが
有効である。具体的には、入射光側のガラス基板201の
中、入射光側のガラス基板201と透明導電性電極202との
間、あるいは入射光側の透明導電性電極202と光導電層2
03との間である。さらに、空間光変調素子アレイ606の
ガラス基板201に、上述のレンズを付加するとより効果
的である。また、この様な方法により、不完全パタ−ン
に対する想起結果は、シミュレーションによる結果と全
く同じになることを確認した。
路の場合、光学マスクには書換え可能ではない、銀塩ま
たは色素を定着した、あるいは金属を蒸着して作製され
るような固定マスクが用いることができる。この場合、
固定マスクの内容は、計算機シミュレーションによって
学習によって得られたシナプスの値が盛り込まれる。こ
の時、この固定マスクが空間光変調素子アレイ606の外
側にあると、通常、空間光変調素子アレイ606のガラス
の厚みよりも素子サイズの方が小さいため、光の散乱に
よって光量の低下、および光学的なクロストークを生じ
てしまい、シミュレーションどうりの結果を得ることが
困難になってくる。このような事態を防ぐために、空間
光変調素子アレイ606内に、固定マスクを形成するのが
有効である。具体的には、入射光側のガラス基板201の
中、入射光側のガラス基板201と透明導電性電極202との
間、あるいは入射光側の透明導電性電極202と光導電層2
03との間である。さらに、空間光変調素子アレイ606の
ガラス基板201に、上述のレンズを付加するとより効果
的である。また、この様な方法により、不完全パタ−ン
に対する想起結果は、シミュレーションによる結果と全
く同じになることを確認した。
【００４５】（実施例５）実施例３に示す透過型空間光
変調素子および実施例１の反射型空間光変調素子を用い
て、図１０（ａ）に示すような階層型の神経ネットワー
クモデルに基づく神経ネットワーク回路1001を構成し
た。
変調素子および実施例１の反射型空間光変調素子を用い
て、図１０（ａ）に示すような階層型の神経ネットワー
クモデルに基づく神経ネットワーク回路1001を構成し
た。
【００４６】先ず、この回路の構成について図１０
（ｂ）を用いて説明する。８ｘ８マトリックスの入力情
報（Ｘ）を面光源１００２（例えば、ＣＲＴ）電界発光
素子アレイ、ＬＥＤアレイなど）に表示し、８ｘ８マト
リックス配置のレンズアレイ１００３によって、実施例
４と同様に多重像（ＸＬ）をＡＭ−ＬＣ（１）１００４
に結像する。面光源１００２およびレンズアレイ１００
３は、入力層の神経細胞（この場合、神経細胞の数は６
４個）に相当し、ＡＭ−ＬＣ（１）１００４は入力層と
中間層との間のシナプスに相当する書換え可能な光学マ
スクとして使用した。ＡＭ−ＬＣ（１）に表示されるシ
ナプスの重み情報は、６４ｘ６４マトリックス配置され
ている。一方、面光源１００２はλ１，λ２の異なる波
長成分を持っており、ＡＭ−ＬＣ（１）１００４をはさ
む２枚の偏光板うち１枚は透過率に対して波長依存性を
もつもので、特定の波長（この場合はλ１）に対して偏
光を行い、λ２の波長は偏光しない（但し、ＳＬＭアレ
イ（１）１００５とカラーフィルター１００６の間にあ
る偏光板、ＡＭ−ＬＣ（２）１００８とＳＬＭアレイ
（２）１００９の間にある偏光板はλ２の波長の光を偏
光する）。従って、λ１の光はＡＭ−ＬＣ（１）１００
４によって変調を受けるがλ２の光は液晶層の動作状態
に関係なく透過する。このＡＭ−ＬＣ（１）１００４か
らの透過光を、実施例３の透過型空間光変調素子におい
てＩＴＯ透明導電性電極を８ｘ８のマトリックス状に並
べた空間光変調素子アレイ（以下、ＳＬＭアレイと略記
する）（１）１００５に照射した。また、この光導電層
はλ２を透過し、λ１を吸収するものである。このＳＬ
Ｍアレイ（１）１００５は中間層の神経細胞に相当する
（この場合、神経細胞の数は６４個）。ＳＬＭアレイ
（１）１００５を透過した光は、カラーフィルタ１００
６を透過する際、洩れてきたλ１成分が遮断され、λ２
成分のみ透過する。カラーフィルタ１００６からの透過
光を、６ｘ６マトリックスのレンズアレイ１００７で多
重展開し、中間層と出力層間のシナプスに対応する書換
え可能な光学マスクとして使用した３６ｘ３６のマトリ
ックス表示のＡＭ−ＬＣ（２）１００８に入射する。Ａ
Ｍ−ＬＣ（２）１００８の透過光は、実施例４で用いた
反射型の６ｘ６マトリックスのＳＬＭアレイ（２）１０
０９に入射する。ここで、ＳＬＭアレイ（２）１００９
の光導電層は、波長λ２の光をよく吸収する。ＳＬＭア
レイ（２）１００９は出力層の神経細胞に相当する（こ
の場合、神経細胞の数は３６個）。ＳＬＭアレイ（２）
１００９からの出力光は、白色蛍光灯と拡散板からなる
バックライトの読みだし光源および偏光ビームスプリッ
ター１０１０からなるクロスニコル光学系により読み出
され、６ｘ６のマトリックス配置をしたフォトダイオー
ドアレイ（以下、ＰＤＡと略記する）１０１１で受光さ
れる。ＳＬＭアレイ（１）１００５およびＳＬＭアレイ
（２）１００９は、光和算を行うとともに、その結果に
対して閾値処理した結果を出力するものである。ＰＤＡ
１０１１からの信号を電子計算機１０１２で、フィード
バック型の教師有り学習法（例えば、誤差逆伝搬学習
法）によるシナプスの修正量を計算し、ＡＭ−ＬＣ
（２）１００８の学習を行った。
（ｂ）を用いて説明する。８ｘ８マトリックスの入力情
報（Ｘ）を面光源１００２（例えば、ＣＲＴ）電界発光
素子アレイ、ＬＥＤアレイなど）に表示し、８ｘ８マト
リックス配置のレンズアレイ１００３によって、実施例
４と同様に多重像（ＸＬ）をＡＭ−ＬＣ（１）１００４
に結像する。面光源１００２およびレンズアレイ１００
３は、入力層の神経細胞（この場合、神経細胞の数は６
４個）に相当し、ＡＭ−ＬＣ（１）１００４は入力層と
中間層との間のシナプスに相当する書換え可能な光学マ
スクとして使用した。ＡＭ−ＬＣ（１）に表示されるシ
ナプスの重み情報は、６４ｘ６４マトリックス配置され
ている。一方、面光源１００２はλ１，λ２の異なる波
長成分を持っており、ＡＭ−ＬＣ（１）１００４をはさ
む２枚の偏光板うち１枚は透過率に対して波長依存性を
もつもので、特定の波長（この場合はλ１）に対して偏
光を行い、λ２の波長は偏光しない（但し、ＳＬＭアレ
イ（１）１００５とカラーフィルター１００６の間にあ
る偏光板、ＡＭ−ＬＣ（２）１００８とＳＬＭアレイ
（２）１００９の間にある偏光板はλ２の波長の光を偏
光する）。従って、λ１の光はＡＭ−ＬＣ（１）１００
４によって変調を受けるがλ２の光は液晶層の動作状態
に関係なく透過する。このＡＭ−ＬＣ（１）１００４か
らの透過光を、実施例３の透過型空間光変調素子におい
てＩＴＯ透明導電性電極を８ｘ８のマトリックス状に並
べた空間光変調素子アレイ（以下、ＳＬＭアレイと略記
する）（１）１００５に照射した。また、この光導電層
はλ２を透過し、λ１を吸収するものである。このＳＬ
Ｍアレイ（１）１００５は中間層の神経細胞に相当する
（この場合、神経細胞の数は６４個）。ＳＬＭアレイ
（１）１００５を透過した光は、カラーフィルタ１００
６を透過する際、洩れてきたλ１成分が遮断され、λ２
成分のみ透過する。カラーフィルタ１００６からの透過
光を、６ｘ６マトリックスのレンズアレイ１００７で多
重展開し、中間層と出力層間のシナプスに対応する書換
え可能な光学マスクとして使用した３６ｘ３６のマトリ
ックス表示のＡＭ−ＬＣ（２）１００８に入射する。Ａ
Ｍ−ＬＣ（２）１００８の透過光は、実施例４で用いた
反射型の６ｘ６マトリックスのＳＬＭアレイ（２）１０
０９に入射する。ここで、ＳＬＭアレイ（２）１００９
の光導電層は、波長λ２の光をよく吸収する。ＳＬＭア
レイ（２）１００９は出力層の神経細胞に相当する（こ
の場合、神経細胞の数は３６個）。ＳＬＭアレイ（２）
１００９からの出力光は、白色蛍光灯と拡散板からなる
バックライトの読みだし光源および偏光ビームスプリッ
ター１０１０からなるクロスニコル光学系により読み出
され、６ｘ６のマトリックス配置をしたフォトダイオー
ドアレイ（以下、ＰＤＡと略記する）１０１１で受光さ
れる。ＳＬＭアレイ（１）１００５およびＳＬＭアレイ
（２）１００９は、光和算を行うとともに、その結果に
対して閾値処理した結果を出力するものである。ＰＤＡ
１０１１からの信号を電子計算機１０１２で、フィード
バック型の教師有り学習法（例えば、誤差逆伝搬学習
法）によるシナプスの修正量を計算し、ＡＭ−ＬＣ
（２）１００８の学習を行った。
【００４７】このシステムは、入力層−６４個、中間層
−６４個、出力層−３６個のニュ−ロンからなるニュ−
ラルネットワ−クが構成された状態にある。
−６４個、出力層−３６個のニュ−ロンからなるニュ−
ラルネットワ−クが構成された状態にある。
【００４８】この神経ネットワーク回路1001に８ｘ８マ
トリックスで表現されたアルファベット２６文字を用い
て学習を行い、ＡＭ−ＬＣ(1)1004およびＡＭ−ＬＣ(2)
1008の表示内容を修正した。その結果、すべての文字に
対して認識できるようになった。また、この学習が終了
した時点で、文字の一部が欠けたり汚れたりしたパタ−
ンを入力してみたところ、ハミング距離が５以内のもの
については９５％以上の認識率であった。
トリックスで表現されたアルファベット２６文字を用い
て学習を行い、ＡＭ−ＬＣ(1)1004およびＡＭ−ＬＣ(2)
1008の表示内容を修正した。その結果、すべての文字に
対して認識できるようになった。また、この学習が終了
した時点で、文字の一部が欠けたり汚れたりしたパタ−
ンを入力してみたところ、ハミング距離が５以内のもの
については９５％以上の認識率であった。
【００４９】このように、階層型ニュ−ラルネットワ−
クに対しても、入力光に多数の波長を有する光を用い、
光の進行する方向にＳＬＭアレイに使用する光導電層の
材料を順に禁止体幅の小さい材料で構成すると、ＡＭ−
ＬＣのような透過型の空間光変調素子とＳＬＭアレイを
交互に積層するだけで、非常に簡単に実現できる。ま
た、この神経ネットワーク回路1001におけるＡＭ−ＬＣ
およびＳＬＭアレイのマトリックスサイズをこの例以上
に大きくしても機能の向上を図ることができ、さらにＡ
Ｍ−ＬＣとＳＬＭアレイの対を増やして、階層を多くし
てもより機能を向上できる。
クに対しても、入力光に多数の波長を有する光を用い、
光の進行する方向にＳＬＭアレイに使用する光導電層の
材料を順に禁止体幅の小さい材料で構成すると、ＡＭ−
ＬＣのような透過型の空間光変調素子とＳＬＭアレイを
交互に積層するだけで、非常に簡単に実現できる。ま
た、この神経ネットワーク回路1001におけるＡＭ−ＬＣ
およびＳＬＭアレイのマトリックスサイズをこの例以上
に大きくしても機能の向上を図ることができ、さらにＡ
Ｍ−ＬＣとＳＬＭアレイの対を増やして、階層を多くし
てもより機能を向上できる。
【００５０】また、実施例４と同様に計算機シミュレー
ションで得られた学習結果を固定マスクに作製し、ＡＭ
−ＬＣ(1)1004,(2)1008の代わりに使用しても同様な結
果が得られた。但し、ＡＭ−ＬＣ(1)1004の代わりに使
用する固定マスクは、波長λ1の光に対してのみ変調
し、ＡＭ−ＬＣ(2)1008の代わりの固定マスクはλ2の光
に対して変調するものである。
ションで得られた学習結果を固定マスクに作製し、ＡＭ
−ＬＣ(1)1004,(2)1008の代わりに使用しても同様な結
果が得られた。但し、ＡＭ−ＬＣ(1)1004の代わりに使
用する固定マスクは、波長λ1の光に対してのみ変調
し、ＡＭ−ＬＣ(2)1008の代わりの固定マスクはλ2の光
に対して変調するものである。
【００５１】さらに、ＳＬＭアレイ(1)1005,(2)1009の
ガラス基板にレンズを形成すると、より効率よく学習が
収束するとともに、認識率が向上した。
ガラス基板にレンズを形成すると、より効率よく学習が
収束するとともに、認識率が向上した。
【００５２】
【発明の効果】本発明によれば、高速動作で、光和算お
よび閾値処理可能かつ量産性に富んだ空間光変調素子が
得られ、階層型ネットワークモデルを容易に形成する神
経ネットワーク回路が得られる。
よび閾値処理可能かつ量産性に富んだ空間光変調素子が
得られ、階層型ネットワークモデルを容易に形成する神
経ネットワーク回路が得られる。
【図１】（ａ）は本発明の一実施例における空間光変調
素子の断面図 （ｂ）は同素子の等価回路図
素子の断面図 （ｂ）は同素子の等価回路図
【図２】本発明における空間光変調素子の一実施例の断
面図
面図
【図３】本発明における空間光変調素子の一実施例で使
用した電圧波形を示す図
用した電圧波形を示す図
【図４】本発明における空間光変調素子の一実施例で使
用した投射型表示装置の構成図
用した投射型表示装置の構成図
【図５】本発明における空間光変調素子の一実施例の断
面図
面図
【図６】本発明における神経ネットワーク回路の一実施
例の構成図
例の構成図
【図７】本発明における神経ネットワーク回路の一実施
例で使用した神経ネットワーク回路に記憶させたパター
ンの例を示す図
例で使用した神経ネットワーク回路に記憶させたパター
ンの例を示す図
【図８】本発明における神経ネットワーク回路の一実施
例で使用した入力パターンの多重像の一例を示す図
例で使用した入力パターンの多重像の一例を示す図
【図９】本発明における神経ネットワーク回路の一実施
例で使用した不完全なパターンの例を示した図
例で使用した不完全なパターンの例を示した図
【図１０】（ａ）は本発明における神経ネットワーク回
路の一実施例で使用した階層型神経ネットワ−クモデル
を示す図 （ｂ）は神経ネットワ−ク回路の構成を示す図
路の一実施例で使用した階層型神経ネットワ−クモデル
を示す図 （ｂ）は神経ネットワ−ク回路の構成を示す図
【図１１】従来例の空間光変調素子の断面図
102,104,106 透明導電性電極 103 光導電層 107 変調部分 108 入射光 109 読み出し光 110 出力光
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平２−144524（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−234118（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−282721（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.6，ＤＢ名) G02F 1/135 G02F 1/13 505 G02F 1/1343 G02F 1/01 - 1/125 G02F 1/29 - 7/00
Claims (8)
- 【請求項１】一対の対向する導電性電極ではさんだ光導
電層一組と、電界によって光の透過量が変化する部分を
電気的に接続していることを特徴とする空間光変調素子
において、前記光導電層が非晶質半導体で構成され、該
光導電層の光導電率（以下、σphと略記する）が入射光
強度（以下、Ｉphと略記する）のａ乗（Ｉph aと略記す
る）に比例し、かつａの値が０．９５以上１以下である
ことを特徴とする空間光変調素子。 - 【請求項２】光導電層が整流性を有することを特徴とす
る請求項１記載の空間光変調素子。 - 【請求項３】電界によって光の透過量が変化する部分が
強誘電性液晶からなることを特徴とする請求項１記載の
空間光変調素子。 - 【請求項４】光導電層が、炭素、珪素またはゲルマニウ
ムの元素のうち少なくとも１種類以上を含む非晶質半導
体で形成されることを特徴とする請求項２記載の空間光
変調素子。 - 【請求項５】光導電層に１×１０4Ｖ／ｃｍないし５×
１０4Ｖ／ｃｍの電界強度の直流逆バイアスを印加し、
１μＷ／ｃｍ2の光を照射したときのσphおよび暗導電
率（以下、σdと略記する）の比（σph／σd）が、１０
以上であることを特徴とする請求項２記載の空間光変調
素子。 - 【請求項６】一対の対向する導電性電極ではさんだ光導
電層一組と、電界によって光の透過量が変化する部分を
電気的に接続していることを特徴とする空間光変調素子
において、前記光導電層が非晶質半導体で構成され、該
光導電層の光導電率（以下、σphと略記する）が入射光
強度（以下、Ｉphと略記する）のａ乗（Ｉph aと略記す
る）に比例し、かつａの値が０．９５以上１以下である
空間光変調素子が複数個二次元アレイ状に配列した空間
光変調素子アレイおよび光学マスクおよび発光素子から
なることを特徴とする神経ネットワーク回路。 - 【請求項７】光学マスクが、電界または光照射によって
光の透過量が変化する空間光変調素子で構成されている
ことを特徴とする請求項６記載の神経ネットワーク回
路。 - 【請求項８】一対の対向する導電性電極ではさんだ光導
電層一組と、電界によって光の透過量が変化する部分を
電気的に接続していることを特徴とする空間光変調素子
において、前記光導電層が非晶質半導体で構成され、該
光導電層の光導電率（以下、σphと略記する）が入射光
強度（以下、Ｉphと略記する）のａ乗（Ｉph aと略記す
る）に比例し、かつａの値が０．９５以上１以下である
空間光変調素子が複数個二次元アレイ状に配列した空間
光変調素子アレイおよび書き込み光源および投写用光源
および投写レンズおよび偏光ビームスプリッターおよび
スクリーンから少なくとも構成されることを特徴とする
投写型ディスプレイ。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3-1146 | 1991-01-09 | ||
| JP114691 | 1991-01-09 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0519290A JPH0519290A (ja) | 1993-01-29 |
| JP2795015B2 true JP2795015B2 (ja) | 1998-09-10 |
Family
ID=11493301
Family Applications (2)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3340601A Expired - Fee Related JP2795015B2 (ja) | 1991-01-09 | 1991-12-24 | 空間光変調素子および神経ネットワーク回路 |
| JP3340600A Expired - Fee Related JP2762808B2 (ja) | 1991-01-09 | 1991-12-24 | 空間光変調素子および投写型ディスプレイ装置 |
Family Applications After (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3340600A Expired - Fee Related JP2762808B2 (ja) | 1991-01-09 | 1991-12-24 | 空間光変調素子および投写型ディスプレイ装置 |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5428711A (ja) |
| EP (2) | EP0494666B1 (ja) |
| JP (2) | JP2795015B2 (ja) |
| DE (2) | DE69222069T2 (ja) |
Families Citing this family (63)
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| JPH0643482A (ja) * | 1992-07-24 | 1994-02-18 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 空間光変調素子およびその製造方法 |
| TW230246B (ja) * | 1993-03-03 | 1994-09-11 | Philips Electronics Nv | |
| JPH06259157A (ja) * | 1993-03-10 | 1994-09-16 | Fuji Photo Film Co Ltd | 自己組織化パターン学習システム |
| EP0642050B1 (en) * | 1993-09-02 | 2002-01-30 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Spatial light modulator, method of production thereof and projection type display |
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| IT1276221B1 (it) * | 1995-10-12 | 1997-10-27 | Univ Roma | Rete neurale cellulare optoelettronica progammabile otticamente |
| TW409192B (en) * | 1996-07-23 | 2000-10-21 | Ibm | A spatial light modulator and a method of assembling the same |
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| GB2330471A (en) | 1997-10-15 | 1999-04-21 | Secr Defence | Production of moving images for holography |
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| JP4803689B2 (ja) * | 1999-08-25 | 2011-10-26 | スタンレー電気株式会社 | 光アドレス方式のスイッチング素子 |
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| US6891682B2 (en) * | 2003-03-03 | 2005-05-10 | Lucent Technologies Inc. | Lenses with tunable liquid optical elements |
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