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コンピューティング：汎用フォトニック人工知能アクセラレーション
Nature 640, 8058 doi: 10.1038/s41586-025-08854-x
過去10年にわたって、フォトニクス研究では、エネルギー効率と性能の向上への道筋として、人工知能（AI）と深層学習の基礎であるテンソル演算の加速が検討されてきた。この分野は、ムーアの法則やデナードのスケーリング則が通用しなくなった時代において、計算能力の進展を延長させる代替技術の探索によって主に動機付けられている。こうした進歩にもかかわらず、フォトニックチップはまだ実用的なAI用途に必要な精度に達しておらず、実証は単純なベンチマークタスクに限られている。今回我々は、当初DeepMind社によって実証されたAtari深層強化学習アルゴリズムと共にResNetやBERTを含む先進AIモデルを実行する、フォトニックAIプロセッサーを提示する。このプロセッサーは、多くの作業負荷でエレクトロニックプロセッサーに近い精度を達成した。これは、フォトニックコンピューティングが、確立されたエレクトロニックAIアクセラレーターと競争できる領域に入ったことを意味する注目すべき結果であり、ポストトランジスター・コンピューティング技術の開発に向けた重要な一歩である。
