竹中充教授らの研究グループはリング共振器をクロスバーアレイ状に配置した新しいシリコン光回路による光ニューラルネットワークを提案し、推論に加え、学習の加速も可能な深層学習アクセラレータを開発しました。これにより学習計算を1000倍以上高速化できることを実証しました。半導体微細化による性能向上が鈍化傾向の現在、AIに必要とされる演算能力は、そのムーアの法則を越えて要求されています。従来、シリコン回路上の光ニューラルネットワークは主に推論用途に限られていましたが、今回、推論に加えて学習計算も加速することに初めて成功しました。この成果論文は7月22日付”ACS Photonics”オンライン版に公開されました。
[Link]