金沢大学,埼玉大学,科学技術振興機構（ＪＳＴ）

令和２年９月２９日

金沢大学
埼玉大学
科学技術振興機構（ＪＳＴ）

光の波動でＡＩ計算

～超高速・並列ＡＩ処理の実現に向けた大きな一歩～

金沢大学 理工研究域 機械工学系の砂田 哲　准教授、埼玉大学 大学院理工学研究科 数理電子情報部門の内田 淳史　教授および菅野 円隆　助教の共同研究グループは、脳のような高度かつ柔軟な情報処理を光の物理現象に担わせることで、ニューラルネットワークのような機械学習が可能となることを実証しました。

近年のビッグデータ処理やＡＩ（人工知能）技術の進展に伴い、革新的コンピューティング技術の開発が進んでいますが、電子型デバイスとしてのニューラルネットワーク構築は処理速度やエネルギー効率の観点で限界が指摘されています。他方、高速性とエネルギー効率の高さを持つ光回路によるニューラルネットワークの構築がこれまでに提案されてきましたが、１次元的な光導波構造を利用してきたため大規模な実装が困難でした。

本研究では、スペックル現象と呼ばれる光学現象に着目し、光の干渉現象によって生み出される多様な波動現象を利用した新しい計算原理に基づく機械学習により、複数の時系列信号の高速予測処理が可能であることを見いだしました。この光波動の計算システムは、従来の電子型コンピューターよりも飛躍的に高効率な情報処理を実現する可能性を秘めているだけでなく、１つの光デバイスで独立した複数のタスクを並列的に実行できる特徴を有します。

今後、本計算原理をさらに高度化することにより、高速性と並列性を兼ね備えた新しいＡＩチップへの発展が期待されます。さらに、光通信分野での情報処理効率を飛躍的に高めるデバイスとしての応用も期待できます。

本研究成果は、２０２０年９月２９日（日本時間）に米国光学会誌「Ｏｐｔｉｃｓ Ｅｘｐｒｅｓｓ」に掲載されました。

本研究は、科学技術振興機構（ＪＳＴ） 戦略的創造研究推進事業 さきがけ「革新的コンピューティング技術の開拓」（研究総括：井上 弘士　九州大学 大学院システム情報科学研究院　教授）研究領域における「光波動コンピューティングの展開」（研究者：砂田 哲）（ＪＰＭＪＰＲ１９Ｍ４）、日本学術振興会科学研究費助成事業（基盤研究Ａ １９Ｈ００８６８、基盤研究Ｂ ２０Ｈ０４２５５、若手研究 ２０Ｋ１５１８５）、公益財団法人大川情報通信基金、電気通信普及財団の支援を受けて実施されました。

＜プレスリリース資料＞

＜論文タイトル＞

“Using multidimensional speckle dynamics for high-speed, large-scale, parallel photonic computing”
（高速・大規模・並列光コンピューティングのための多次元動的スペックル）
ＤＯＩ：10.1364/OE.399495

＜お問い合わせ先＞

（英文）“Using multidimensional speckle dynamics for high-speed, large-scale, parallel photonic computing”

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