AI とニューロモーフィックコンピューティングでのフォトニクスの可能性を調査

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(New study investigates photonics for artificial intelligence and neuromorphic computing)

2021/1/29 英国・エクスター大学

・ エクスター大学が、電子に代わり光を利用して情報を処理・記憶する、人間の脳の機能を模倣するハードウェアを活用したエネルギー高効率のフォトニック・ニューロモーフィック・コンピューティングシステムに関する研究結果を報告。
・ 本研究では、世界が直面しているコンピューティングの喫緊の課題の一つである、エネルギー高効率で高速なデータ処理を実現するコンピューティング技術の開発へのソリューションに注視。
・ 従来のコンピューターは、高速の中央処理装置(CPU)が、より低速のプログラムやデータメモリから物理的に離れたノイマン型をベースとしており、帯域幅が制限されたエネルギー非効率な電気配線を通じたメモリとプロセッサへのデータの移動による演算速度の制限とエネルギー浪費が問題(ノイマンボトルネック)となっている。現在のコンピューティングシステムでは、このようなデータの移動にエネルギーの50%超を消費していると推定される。
・ この問題の解決には、コンピューティングとメモリの中核的な情報処理タスクの併合、ハードウェアへの学習、適応、進化する能力の直接的な取り込み、そしてエネルギーを浪費して処理速度を低下させる電気配線の回避といった、新しいアプローチが必要となる。
・ 新しいアプローチのフォトニック・ニューロモーフィックコンピューティングでは、光を利用した信号の移動と処理により、より高速な帯域幅(プロセッサ速度)とエネルギー損失量の大幅な低減を可能にする。
・ さらに、脳のニューロンとシナプスの基本的な機能を直接模倣するデバイスを開発し、コンピューティングハードウェアのバイオロジカルな処理システムへの転換を試みる。これらのデバイスをネットワークで接続し、人工知能や機械学習アプリケーションのための高速の並列・適応型処理を実現する。
URL: https://www.exeter.ac.uk/news/homepage/title_836508_en.html

<NEDO海外技術情報より>

(関連情報)

Nature Photonics 掲載論文(アブストラクトのみ:全文は有料)
Photonics for artificial intelligence and neuromorphic computing
URL: https://www.nature.com/articles/s41566-020-00754-y

Abstract

Research in photonic computing has flourished due to the proliferation of optoelectronic components on photonic integration platforms. Photonic integrated circuits have enabled ultrafast artificial neural networks, providing a framework for a new class of information processing machines. Algorithms running on such hardware have the potential to address the growing demand for machine learning and artificial intelligence in areas such as medical diagnosis, telecommunications, and high-performance and scientific computing. In parallel, the development of neuromorphic electronics has highlighted challenges in that domain, particularly related to processor latency. Neuromorphic photonics offers sub-nanosecond latencies, providing a complementary opportunity to extend the domain of artificial intelligence. Here, we review recent advances in integrated photonic neuromorphic systems, discuss current and future challenges, and outline the advances in science and technology needed to meet those challenges.

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