本研究では、波長より小さな微細寸法での光学－ナノ光学－及び極めて高速で複雑な動特性を有するレーザーカオス技術に基づき、人工知能で重要な強化学習の本質である多本腕バンディット問題（意思決定問題）を、光の極限性能とともに物理的に実現するための基盤技術を開発した。具体的には、（１）光の微細化の極限としての近接場光による超高集積意思決定、並びに（２）光の高帯域性の極限による超高速意思決定に関し、基本原理やスケーラビリティを実証した。さらに、（１）、（２）の基盤となる理論を構築した。