Two-Channel Selection in Wireless Communications Using a Reinforcement Learning Circuit via a 2-Armed Bandit Algorithm

カテゴリ：研究会(論文単位)

論文No：ECT25063

グループ名：【C】電子・情報・システム部門 電子回路研究会

発行日：2025/9/1

タイトル(英語)：Two-Channel Selection in Wireless Communications Using a Reinforcement Learning Circuit via a 2-Armed Bandit Algorithm

著者名：栗栖 広士郎(明治大学),松崎 平蔵(明治大学),関根 かをり(明治大学),和田 和千(明治大学),長谷川 幹雄(東京理科大学),藤本 錦之介(東京理科大学),坪井 凜(明治大学),原 紳介(国立研究開発法人情報通信研究機構),田野井 聡(国立研究開発法人情報通信研究機構),笠松 章史(国立研究開発法人情報通信研究機構)

著者名(英語)： Koshiro Kurisu(Meiji University),Heizo Matsuzaki(Meiji University),Kawori Sekine(Meiji University),Kazuyuki Wada(Meiji University),Mikio Hasegawa(Tokyo University of Scienc),Kinnosuke Fujimoto(Tokyo University of Science),Rin Tsuboi(Meiji University),Shinsuke Hara(National Institute of Information and Communications Technology),Satoru Tanoi(National Institute of Information and Communications Technology),Akifumi Kasamatsu(National Institute of Information and Communications Technology)

キーワード：無線通信,強化学習,アナログ回路,Wireless Communication,Reinforcement Learning,Analog Circuit

要約(日本語)：MAB問題を通信分野で応用できることが無線通信専用実機を用いた実験により示されている。本研究では、無線通信において最適な通信経路を高速に選択することを目的にMAB問題を解く強化学習専用のアナログ回路と無線通信専用実機を繋げることで実験を行った。MABアルゴリズムをソフトウェアで処理させるのではなく、専用の回路で処理を行うことで、最適な通信経路を選択できることが確認できた。それにより、専用回路用いた更なる高速化の可能性が示された。

要約(英語)：We demonstrated that the MAB problem can be applied to wireless communication by connecting a dedicated analog reinforcement learning circuit to a wireless device, enabling fast communication path selection and suggesting potential for further acceleration through hardware-based processing.

本誌：2025年9月4日電子回路研究会

本誌掲載ページ：101-104p

原稿種別：英語

PDFファイルサイズ：526Kバイト