人工知能とニューロモーフィックコンピューティングのためのフォトニクスを研究する新しい研究

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将来のフォトニックニューロモーフィックコンピュータの概念的なレイアウト。写真提供者：Thomas Ferreira de Lima

要約：
科学者たちは、人間の脳の機能に直接触発されたハードウェアを組み込んだ、電子の代わりに光を使用して情報を処理および保存する、高速でエネルギー効率の高い将来のコンピューティングシステムを開発するための次のステップに魅力的な新しい洞察を与えました。

新しい研究は、人工知能とニューロモーフィックコンピューティングのためのフォトニクスを調査します

エクセター、英国| 1年2021月XNUMX日に投稿

エクセター大学のC.David Wright教授を含む科学者のチームは、従来の電子機器の代わりにフォトニクスを使用することにより、コンピューターシステムの将来の可能性を探求しました。

この記事は本日（29年2021月XNUMX日）、権威あるジャーナルNaturePhotonicsに掲載されました。

この調査では、世界で最も差し迫ったコンピューティング問題のXNUMXつである、このデータを高速かつエネルギー効率の高い方法で処理するコンピューティングテクノロジーを開発する方法の潜在的な解決策に焦点を当てています。

最新のコンピュータは、高速の中央処理装置（CPU）がはるかに低速なプログラムおよびデータメモリから物理的に分離されているフォンノイマンアーキテクチャに基づいています。

これは、計算速度が制限され、フォンノイマンボトルネックとして知られる帯域幅が制限され、エネルギー効率の悪い電気的相互接続を介してメモリとプロセッサとの間でデータを継続的に転送する必要があるため、電力が浪費されることを意味します。

その結果、最新のコンピューティングシステムの電力の50％以上が、このデータの移動だけで無駄になっていると推定されています。

エクセター大学工学部のCDavid Wright教授とこの研究の共著者のXNUMX人は、次のように説明しています。「明らかに、新しいアプローチが必要です。コンピューティングとメモリのコア情報処理タスクを融合できるアプローチです。これは、ハードウェアに直接学習、適応、進化する機能を組み込むことができ、エネルギーを節約し、速度を制限する電気的相互接続を排除します。」

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は、そのようなアプローチのXNUMXつです。ここでは、信号は電子ではなく光を使用して通信および処理されるため、はるかに高い帯域幅（プロセッサ速度）にアクセスでき、エネルギー損失が大幅に削減されます。

さらに、研究者たちは、脳のニューロンとシナプスの基本機能を直接模倣するデバイスを開発し、高速で並列化された適応処理を提供できるネットワークでこれらを接続することにより、コンピューティングハードウェア自体を生物学的処理システム（脳）と同形にしようとしています人工知能および機械学習アプリケーション用。

このようなフォトニックな「脳のような」コンピューティングの最先端と、その将来の発展の可能性は、一流のジャーナルNaturePhotonicsに掲載された「人工知能とニューロモーフィックコンピューティングのためのフォトニクス」というタイトルの記事の焦点です。米国、ドイツ、英国の研究者の国際チーム。

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