計算機科学：高速視覚タスク向けの全アナログ式フォトエレクトロニックチップ
Nature 623, 7985 doi: 10.1038/s41586-023-06558-8
フォトニックコンピューティングによって、より高速かつエネルギー効率の高い視覚データの処理が可能になる。しかし、光非線形性が複雑で、下流でのデジタル処理用アナログデジタル変換器（ADC）の消費電力が大きく、雑音やシステム誤りに対して脆弱であるため、展開可能なシステムの実験的優位性を示すことは依然として難題である。今回我々は、電子コンピューティングと光コンピューティングを組み合わせた全アナログ式チップ（ACCEL）を提案する。ACCELのシステムエネルギー効率は1 W当たり74.8ペタOPS（operations per second）、演算速度は4.6ペタOPS（99％以上を光学系により実現）で、これらの値は最先端の計算プロセッサーのものをそれぞれ3桁以上および1桁以上上回っている。特徴抽出用の光エンコーダーとして回折型光コンピューティングを適用した後、集積化したアナログ式コンピューティングチップにおいて、光誘起光電流を直接用いてアナログデジタル変換器を必要とせずにさらなる計算を行い、各フレームについて72 nsという低い計算レイテンシーが得られた。ACCELは、オプトエレクトロニックコンピューティングと適応学習の同時最適化によって、Fashion-MNISTの場合に85.5％、ImageNetの3クラス分類の場合に82.0％、タイムラプス動画認識タスクの場合に92.6％という、競争力のある分類精度を実験的に達成すると同時に、低照度条件（各フレーム0.14 fJ μm−2）の下で優れたシステムロバストネスを示した。ACCELは、ウエアラブルデバイス、自律走行、工業検査など、幅広い用途に利用できる。
