光コンピューティング/AIは、電子の代わりに光子(フォトン)を使って計算処理を行う技術をAI分野に応用したものです。AI計算の大部分を占める行列演算を、光の物理現象(干渉、重ね合わせ、減衰など)を利用して実行することで、従来の電子コンピューティングが直面する電力消費と速度の限界を打破し、次世代の超高速・低遅延AI処理を実現する中核技術として注目されています。
💡 光コンピューティングがAIにもたらす根本的なメリット
AI、特にディープラーニングの計算負荷は年々増大しており、膨大な電力消費が大きな課題となっています。光コンピューティングは、この課題を根本的に解決する可能性を秘めています。
| メリット | 詳細 |
| 超高速な計算処理 | 光速で伝播する光の特性を活かし、電気信号よりも桁違いに速い計算速度を実現します。MITの研究では、理論上、電気回路の1000万倍の効率で行列演算を実行する可能性が示されています。 |
| 圧倒的な並列処理能力 | 光子は互いに干渉することなく同じ空間を通過できるため、真の並列処理が可能です。光の波長多重(異なる波長(色)の光を同時に伝送)を利用することで、一つの光学回路で数百から数千の異なる計算を同時実行できます。 |
| 劇的な省エネルギー化 | 電流を流す際に発生する抵抗熱(ジュール熱)が計算処理の主要な制約ですが、光は伝送時にほとんど熱を出しません。これにより、大幅な消費電力の削減と、冷却コストの低減が実現されます。 |
| 行列演算の効率化 | AIの核であるニューラルネットワークの計算(特に行列の掛け算と足し算)は、光の物理的性質と非常に相性が良いです。光の減衰(フィルター通過)が掛け算に、光の重ね合わせが足し算(加算回路不要)となり、物理現象として自動的かつ一瞬で完了します。 |
🌐 光ニューラルネットワーク(ONN)の仕組み
光コンピューティングをAIに応用する最も一般的なアプローチは、**光ニューラルネットワーク(ONN: Optical Neural Network)**を構築することです。
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データの光信号への変換:
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入力データ(画像、音声など)はまず、電気信号から光強度や光の位相に変換されます。
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光による重み付け(乗算):
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ニューラルネットワークの「重み」は、光を部分的に透過・反射させる光変調器(リング共振器やMZIなど)で制御されます。光がこれらの構造を通過することで、重み付けされた掛け算が実行されます。
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光の干渉・重ね合わせ(加算):
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複数の光信号を特定の箇所(クロスバーアレイなど)に集めると、光の干渉や重ね合わせによって、必要な足し算(総和)が物理的に自動で行われ、次の層への入力となります。
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出力と電気信号への変換:
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最終的な層を通過した光信号は、**受光器(フォトディテクター)**によって電気信号に戻され、計算結果(推論結果)として出力されます。
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このプロセス全体が、シリコンフォトニクス技術によって、微小なシリコンチップ上に集積され、超高速で実行されます。これにより、推論だけでなく、光回路上で光誤差信号を逆伝播させることで、学習(トレーニング)の加速も可能になると期待されています。
この技術は、低遅延AI処理や、イメージデータ処理を光のまま実行する超高速マシンビジョンなど、多岐にわたる応用が期待されています。
光ニューラルネットワークが光回路を使ってどのように高速情報処理を行うかについて、さらに詳細を知ることができます。(PyTorchによる畳み込み演算)
ありがとうございます。
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お礼、
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