コンピューティング技術における大きな飛躍として、欧州の研究者らが電気ではなく光を用いて、これまでにない速度で人工知能（AI）計算を実行できることを実証しました。
この画期的な研究は、フィンランド・タンペレ大学のマチルド・アリー博士と、フランス・マリー・エ・ルイ・パストゥール大学のアンドレイ・エルモラエフ博士によって主導されました。彼らは、超極細のガラスファイバー内を伝播する強力なレーザーパルスが、AIが情報を処理する仕組みを模倣しつつ、従来の電子システムよりも数千倍高速に動作することを示しました。
研究チームは、ニューラルネットワークに着想を得た「極限学習機械（Extreme Learning Machine、ELM）」と呼ばれる計算アーキテクチャを採用。強い光パルスとガラスの非線形相互作用を利用することで、複雑な計算処理を実現しました。手書き数字データセット「MNIST」を用いた実験では、異常分散領域で91％超、通常分散領域で93％超という高い認識精度を達成しています。
研究を監督したゴエリー・ジャンティ教授とジョン・M・ダドリー教授は「非線形ファイバー光学の基礎研究が、新たな計算手法の開拓につながることを示しました。物理学と機械学習を融合することで、超高速かつ省エネルギーなAIハードウェアへの道が開かれます」とコメントしています。
この技術革新は、従来の電子回路が直面している帯域幅・データスループット・消費電力の物理的限界という課題に対処するものです。OpenAIの調査によれば、AIモデルの規模は約3.5カ月ごとに倍増しており、学習や運用にかかるエネルギー需要は急速に増大しています。
光を用いたこの計算技術は、リアルタイム信号処理や環境モニタリング、高速AI推論など幅広い応用が期待されています。研究チームは、将来的に実験室外でもリアルタイム動作可能なオンチップ光学システムの開発を目指しており、データセンターや自動運転車などAI集約型分野の革命につながる可能性があります。
本プロジェクトは、フィンランド研究評議会、フランス国立研究機構、欧州研究会議の資金提供を受けており、AI計算におけるエネルギー危機の解決と、より高性能で応答性の高いAIシステムの実現に向けた計算パラダイムの根本的転換を示しています。