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AIモデルがより大きく、よりエネルギー集約的になるにつれ、光量子プロセッサが有望な道筋を提供している—光を使用してかつてない速度で計算する。
人工知能革命は物理的制限にぶつかっている：計算を駆動する電子は熱を発生させ、多くの場合、特に neural networks が数十億のパラメータに成長するにつれて、AIシステムのエネルギー需要が持続不可能になりつつある。光量子コンピューティングは、电子の代わりに光粒子を使用して計算を実行する—根本的に異なるアプローチを提供する。
最新のNatureagrarean deep neural network inferenceを統合、再構成可能な光量子プロセッサで実証した。光学入力変調と電子蓄積を組み合わせることで、これらのハイブリッドシステムは、要求の厳しいAIワークロード全体でデジタルに近い精度を達成し、エネルギーを一小部分のみ消費する。
光学—光を生成、検出、操作する科学—は電子コンピューティングに対しての数多くの fundamental な優位性を提供する。光は電子より少ないエネルギー単位でより多くの情報を運ぶことができ、より速く移動でき、複数のパスを通過できる。同時に。これらの特性は光子系をネットワーク計算の下支えとなっている行列乗算に特に適している。
Photonics21の包括的なレポートによると、 共封装光 学に基づく相互接続技術は2025に利用可能になり、AIデータセンターのエネルギー消費を削減しながら带宽を増やすことを可能にする。AIデータセンター使用的プロセッサは、マトリックス演算を大量に行う必要があり、光学は この特定のタスクに優れている。
MITの研究者は、特に无线信号処理の処理하도록設計された光量子AIハードウェアアクセラレータを開発した。6G通信のレイテンシを削減する。プロセッサは光を使用して、従来の電子アプローチよりも大幅に時間とエネルギーを必要とする計算を実行する。
光神经网络（ONNs）の概念は、理論的可能性から実践的な現実感へと進化しました。Advanced Photonicsに発表された研究は、saturable absorptionや光增幅器の特性などの simple 非線形性を使用して全光神経网络的トレーニングを実証した。これは実践的な展開への重要な一歩である。
SPIEは、光学系が電子の対応物よりもより多くの帯域幅を提供し、より短い時間とより少ないレイテンシでより多くの計算ステップを実行できる可能性 reportしている。反応時間が critical なAIアプリケーション—自律走行車やリアルタイム動画分析など—では、このレイテンシ優位性が直接的に capability に変換される。
ニューロモーフィックコンピューティングの原則と光学の統合は特に有望である。Advanced Materialsの論文は、統合されたニューロモーフィック光コンピューティングがAIアクセラレーションのために受動光学コンポーネントと量子光学効果を活用して、電子機器よりもレイテンシとエネルギー消費で優れていることを文書化している。
著かな進歩にもかかわらず、光量子コンピューティングは数少ないChallengesに直面している。光学部品は電子機器と同等の精密な製造を必要とし、光学部品と電子部品の統合は技術的に 要求事項である。神経网络的トレーニングに必要な非線形性—学習に essential—は伝統的に光学系では達成困難であった。
しかし、機会は substantialである。AI産業は伝統的なコンピューティングアーキテクチャの代替を強く求めており、光学は劇的に改善されたパフォーマンスへの信頼できる道筋を提供している。製造プロセスが成熟するにつれて、コストは低下し、導入は加速する。
広範な光量子AI採用のタイムラインはまだ不確実だが、方向は明白である。光ベースのコンピューティングは、AIの将来においてますます重要な役割を果たし、電子システムでは実際にサポートできないアプリケーションを可能にする。