光信号で画像処理するニューラルネットワーク
光信号で画像処理するニューラルネットワーク / Credit:Depositphotos
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電気信号に変換せず光のまま考える!? 1秒間に20億枚の画像処理をするチップを開発!

2022.06.09 Thursday

Penn Engineers Create Chip That Can Process and Classify Nearly Two Billion Images per Second https://blog.seas.upenn.edu/penn-engineers-create-chip-that-can-process-and-classify-nearly-two-billion-images-per-second/ AI on a photonic chip conducts image recognition at the speed of light https://www.zmescience.com/science/news-science/ai-photonic-chip-07062022/
An on-chip photonic deep neural network for image classification https://www.nature.com/articles/s41586-022-04714-0

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。

従来の画像処理が遅い理由

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。

従来のニューラルネットワークは、光信号をバイナリデータに変換してから処理していた
従来のニューラルネットワークは、光信号をバイナリデータに変換してから処理していた / Credit:Depositphotos

従来のコンピュータは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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