NISTEP注目科学技術 - 2020_E23
概要
光デバイスを用いたニューラルネットワークなどの演算回路が非常にホットなトピックになっています。光信号の高速性と低遅延性によって、深層学習の演算処理性能を向上することが期待されます。2017年にMITのグループがシリコンフォトニクスを用いた初期的な光デバイスを発表し、2020年にLightmatterというベンチャー企業が立ち上げられています。すべてを光回路で置き換えることは現実的ではありませんが、それに適した部分を光回路で演算をする「光アクセラレータ」としての利用が効果的と思います。
キーワード
2020年調査にはこの項目はありません。
| ID | 2020_E23 |
|---|---|
| 調査回 | 2020 |
| 注目/兆し |
2020 ※2020年調査にはこの項目はありません。区別のため、便宜上 「2020」 としています。 |
| 所属機関 | 大学 |
| 専門分野 | 情報通信 |
| 専門度 | - 2020年調査にはこの項目はありません。 |
| 実現時期 | 10年未満 |
| 分析データ 推定科研費審査区分（中区分） | 21 （電気電子工学） |
| 分析データ クラスタ | 38 （計算機・電気通信・通信デバイス・量子計算機） |
研究段階
2020年調査にはこの項目はありません。
インパクト
2020年調査にはこの項目はありません。
必要な要素
回路規模のスケーラビリティが課題となっています。電子回路を用いた場合は1万以上のノードが可能ですが、光回路では現状100ノード程度が限界です。光回路に適したニューラルネットワークの構成や適用箇所の検討が必要です。