マシンラーニングの革命：光フォトニックアクセラレータでの3D処理の活用による高度な並列処理とエッジコンピューティングの互換性の実現

美容とファッション業界の革命：光フォトニックアクセラレータを活用した3D処理の進化とエッジコンピューティングとの互換実現

技術の進歩と機械学習の台頭により、データのボリュームは増加しています。世界のデータ生産は2020年には64.2ゼタバイトに達し、2025年までに181.0ゼタバイトに達すると予想されています。物理科学、コンピュータ科学、医学科学、音声認識、コンピュータビジョン、自然言語処理などは、この技術が大きな応用を持つ分野です。大規模なデータセットはハードウェアシステムに著しい計算要求を課します。

現代のAIジョブに必要な処理能力が現在倍増する速度は非常に速く、平均して3.5ヶ月ごとに起こっています。この拡大に追いつくためには、ハードウェア容量を3.5ヶ月ごとに4倍する必要があります。このような技術が処理できるデータの次元性を向上させることが提案されています。2次元データを処理するために空間と波長の多重化が使用されてきましたが、3次元処理のハードウェア実装が必要です。

そのため、オックスフォード大学、ミュンスター大学、ハイデルベルク大学、エクセター大学の研究者が、3次元（3D）データを処理するための光電子ハードウェアを開発しました。このブレークスルーにより、人工知能（AI）活動のデータ処理の並列性が大幅に改善されました。

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研究者は、光通信の並列化を増加させるために、無線周波数変調を使用し、データにさらなるレイヤーを追加しました。これは、波長多重化を利用し、空間に広がる非揮発性メモリを組み込むことで実現できました。空間と波長の変動だけを利用する手法と比較して、科学者たちはこのシステムで良好な並列性を達成し、100を達成し2つの次元を改善しました。

研究チームは、多次元処理により、光フォトニックマトリックスベクトル乗算チップの処理能力をさらに向上させました。データを符号化するために多くの無線周波数を使用するこの改善は、高次元処理として知られ、これまでの成果を超えるレベルの並列性をもたらします。

研究チームは、革新的なギアを使用して実世界の設定で心臓病患者の急死のリスクを検査することで、心電図で急死の可能性を93.5％の成功率で正しく特定することに成功しました。同時に100の心電図を分析しました。

研究者はまた、このアプローチが最新の電子プロセッサを上回る可能性があると主張しました。入力と出力がわずかに増加しても、このスケーラビリティは計算密度とエネルギー効率の大幅な100倍の向上につながる可能性があります。

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