人工知能ハードウェア分野における重要なブレークスルーとして、研究者らはガラスファイバーが次世代AI処理システムの基盤としてシリコンに取って代わる可能性を実証した。
フィンランドのタンペレ大学とフランスのマリー・エ・ルイ・パストゥール大学による共同研究チームは、超極細ガラスファイバーに強力なレーザーパルスを通すことで、これまでにない速度でAI的な計算を実現できることを明らかにした。彼らの成果は『Optics Letters』誌に掲載されており、ニューラルネットワークに着想を得た新しい計算アーキテクチャ「エクストリーム・ラーニング・マシン（ELM）」を実証している。
「従来の電子回路やアルゴリズムの代わりに、強い光パルスとガラスとの非線形相互作用を利用して計算を行います」と、研究を主導したポスドク研究員のマチルド・アリー博士とアンドレイ・エルモラエフ博士は説明する。研究チームは、カメラのフラッシュの10億分の1という超短パルス（フェムト秒レーザーパルス）を、人間の髪の毛の断面よりもはるかに小さい領域に閉じ込め、光学的ELMシステムを実証した。
このアプローチは、従来の電子計算に比べて大きな利点を持つ。従来の電子機器は帯域幅やデータスループット、消費電力の面で限界に近づいているが、光ファイバーは入力信号を数千倍高速に変換し、非線形相互作用によって微細な違いを増幅して識別可能にすることができる。
AI分野への影響は非常に大きい。AIモデルがますます大規模化・高消費電力化する中、電子処理の限界が顕著になっている。光コンピューティングは、処理速度を飛躍的に高めつつ、エネルギー消費を抑えるという、AIシステムの大規模化に不可欠な解決策となり得る。
「物理学と機械学習を融合させることで、超高速かつ省エネルギーなAIハードウェアへの新たな道が開かれます」と、研究リーダーの一人であるゴエリー・ジャンティ教授は語る。チームは将来的に、リアルタイムかつ実験室外でも動作するオンチップ光学システムの構築を目指している。
この研究は、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、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る。シリコンベースの従来型計算が物理的限界に近づく中、今回の光コンピューティングのブレークスルーは、AI処理技術の未来を切り拓くものとなるだろう。