ナノテクノロジー：脳に着想を得た光コンピューティング

研究者たちは、機械に学習能力を持たせるために、脳から着想を得ている。例えば、深層学習などのソフトウエアベースの脳型コンピューティングの実装が、現在、画像処理や音声認識などの計算タスクの基礎となっている。しかし、脳内とは異なり、コンピューティング・ハードウエア・アーキテクチャーでは、記憶機能と処理機能が分かれているため、そうした計算を迅速に低消費エネルギーで実行することは困難である。今回W Perniceたちは、「教師あり学習」と「教師なし学習」が可能な全光フォトニック・ニューラルネットワーク・アーキテクチャーを実証している。そうしたフォトニック神経シナプスネットワークは、高速で帯域幅が広いので、光通信や視覚データの直接処理に魅力的である。

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