ケンブリッジのマイクロソフト研究者らは、アナログ光コンピュータ（AOC）の最新版を発表し、その技術機能に必然的に AI を組み込んだ。
AOCは、光を媒体として活用し、複雑な問題、特に物流、金融、医療の分野で見られる最適化課題を解決します。異なる光の強度を用いて加算や乗算などの演算を実行します。また、特定の問題解決においては、従来のコンピュータよりも大幅に高速であるとされています。
このプロトタイプは、マイクロLED、光学レンズ、スマートフォンカメラのセンサーなど、市販の部品で構築されています。光ファイバーケーブルに沿って光子を転送する基盤技術は数十年前から存在するため、ハードウェアの大部分は高価な特殊品である必要はありません。
研究者の Jiaqi Chu 氏は AOC を構築したチームに所属している (クレジット: Microsoft)
目的は、室温で動作し、特定の問題を解決する際に従来のハードウェアよりも 100 倍高速かつ 100 倍のエネルギー効率を実現できる、耐久性があり実用的なマシンを実現することですが、近い将来デスクトップに表示される可能性は非常に低いでしょう。
AOC の開発チームを率いるマイクロソフトの主席研究マネージャー、フランチェスカ・パルミジャーニ氏は、このシステムは「汎用コンピュータではないが、このコンピュータが極めて有効に機能する幅広いアプリケーションや現実世界の問題が見つかると信じている」と述べた。
このマシンは256個の重みを持ち、前世代の64個から増加しました。「重みの数が増えれば、より複雑な問題を解く能力が高まります」とマイクロソフトは述べています。「研究者がAOCを改良し、マイクロLEDをどんどん追加していくことで、最終的には数百万個、あるいは10億個を超える重みを持つようになるかもしれません。」
マイクロソフトは、「最適化ソルバー」アルゴリズムとデジタルツインも公開しており、他の研究者が同社のアイデアを探求し、解決すべき新たな問題やその解決策を提案できるようにしています。現在、マイクロソフトの研究者は、MRIスキャンの再構成といった臨床応用や金融応用に非常に意欲的に取り組んでいます。また、マイクロソフトはバークレイズ銀行と協力し、決済機関が複数の当事者間で金融債務を最も効率的に決済する方法を模索する際に直面する最適化の課題に取り組んでいます。
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そしてもちろん、AIもあります。「AOCの動作原理は、『固定点』を求めて問題を何度も計算することから、GPU上で動作する現在のLLMでは困難を極める、エネルギーを大量に消費する推論、つまり状態追跡を、はるかに低いエネルギーコストで実行できる可能性を秘めています」とマイクロソフトは述べています。
ケンブリッジのマイクロソフト研究所で将来のAIインフラに関する研究を指揮しているヒテシュ・バラニ氏は、この技術は大変革をもたらす可能性があると考えているものの、研究室の段階から商業的に実行可能な段階に移行するまでには、まだ険しい道のりが残っていると警告した。
「我々は自分たち自身、そして願わくば世界のより広い層に、実は、ご存知ですか？AOCには実際に使えるものがあるということを納得させることができたのです」と同氏は語った。
光コンピューティングに取り組んでいる企業はMicrosoftだけではありません。例えばIBMは、データセンターにおける電気的な相互接続を置き換え、コンピューティング・アプリケーションのパフォーマンスを向上させるための、一体型光学部品の研究を積極的に推進しています。アナログ光コンピューティングに関する他の提案や研究は、長年にわたりNatureなどの出版物に掲載されてきました。
Microsoft チームは、AOC の将来の世代が 2 年ごとに作成されると予測しており、このデバイスが Azure データセンターのラックに導入されることを構想しています。®
