2022.06.09 Thursday
人間は目から映像を取り込んで脳で処理しますが、コンピュータにも同じことができます。
スマホの顔認証システムのように、カメラで画像を取得して、チップで処理しているのです。
そんなコンピュータの画像処理の分野に革新が訪れようとしています。
アメリカ・ペンシルバニア大学（UPenn）電気システム工学科に所属するファシッド・アシティアニ氏ら研究チームが、1秒間に20億枚の画像処理が可能なニューラルネットワークを開発したのです。
従来は光を電気に変換してから処理していましたが、光のまま処理できるシステムを作ることで、処理速度を大きく向上させています。
研究の詳細は、2022年6月1日付の科学誌『Nature』に掲載されました。
目次
従来の画像処理には、人間の脳機能の特性をコンピュータで表現した「ニューラルネットワーク」が利用されています。
しかし実際は、本物の脳に遠く及びません。
その原因の1つが、コンピュータにおける変換やプロセスの多さにあります。
従来のコンピュータは光をそのまま処理できないので、コンピュータが理解して処理できる情報に変換した後、改めて計算しなければいけないのです。
例えば、画像センサーが受け取った光信号は電気信号に変換されます。
そして電気信号は、バイナリデータ（0と1で表される二進数のデータ）化された後、メモリに保存。
そのうえで、コンピュータが順番にその情報を計算していくのです。
また、それぞれのプロセスごとに、「処理速度の限界」という壁に当たるため、そのたびに全体の画像処理速度が遅れていきます。
複数の変換と処理を行っている現在のニューラルネットワークでは、どうしても処理速度に限界があるのですね。
では、画像処理の速度を向上させる新しい方法はあるのでしょうか？
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