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ライトベースのチップは、AIタスクの電力効率を100倍高めます

2025年9月10日フロリダの研究者は、人工知能のための畳み込み操作を実施するために、光電子シリコンチップを開発します。人工知能（AI）システムは、顔の認識から言語翻訳まで、あらゆることを強化する技術の中心になりつつあります。しかし、AIモデルがより複雑になるにつれて、彼らは膨大な量の電力を消費し、エネルギー効率と持続可能性の課題を提示します。 フロリダ大学の研究者によって開発された新しいチップは、AIの最もパワーに飢えたタスクの1つを実行するために、単なる電気ではなく光を使用してこの問題に対処するのに役立ちます。彼らの研究はで報告されています 高度なフォトニクス。 このチップは、AIシステムが画像、ビデオ、テキストのパターンを検出できるようにする機械学習のコア関数である畳み込み操作を実行するように設計されています。これらの操作には通常、重要なコンピューティングパワーが必要です。 処理の高速化 光学コンポーネントをシリコンチップに直接統合することにより、研究者は、レーザー光と顕微鏡レンズを使用して畳み込みを実行するシステムを作成しました。 「Zero Energyに近いエネルギーで重要な機械学習計算を実行することは、将来のAIシステムにとっては前進することです」とスタディリーダーは述べています。 ヴォルカーJ.ソーガー、フロリダ大学の半導体フォトニクスのラインズ授与教授。 「これは、今後数年でAI機能を拡大し続けるために重要です。」 テストでは、プロトタイプチップは、従来の電子チップに匹敵する約98％の精度で手書きの数字を分類しました。このシステムは、標準の半導体製造技術を使用して構築された、ライトハウスにあるレンズのフラット、超薄型バージョンの2セットのミニチュアフレネルレンズを使用しています。これらのレンズは人間の髪よりも狭く、チップに直接エッチングされています。 畳み込みを実行するために、機械学習データは最初にチップのレーザー光に変換されます。光は、数学的変換を実行するフレネルレンズを通過します。結果は、AIタスクを完了するためにデジタル信号に戻されます。 #ライトベースのチップはAIタスクの電力効率を100倍高めます