研究者は光と超伝導体を組み合わせて人工一般知能を達成できるかもしれない

国立標準技術研究所の研究者は、光子コンポーネントと超伝導電子回路の統合に頼ることで、大規模な人工知能（AI）への新しいアプローチを提案しています。

人工知能システムで一般知能を達成するための従来のアプローチは、光とシリコンマイクロエレクトロニクスの組み合わせに焦点を当てていました。しかし、このアプローチには大きな障害があります。シリコンチップの製造における電子回路と光子要素の統合には多くの物理的および実用的制限があります。

一般知能とは、「さまざまなコンテンツカテゴリ間で知識を吸収し、それを使用して世界の統一的な表現を作成する能力」と定義されます。これには、さまざまな情報源の統合が必要であり、世界の統一的なモデルを形成する必要があります。一般知能の設計とハードウェア構築には、神経科学と超大規模統合の原理の適用が必要です。

新しいアプローチは、AIP PublishingのApplied Physics Lettersに記載されています。

Jeffrey Shainlineは、この研究の著者です。

「低温で動作し、超伝導電子回路、シングルフォトンドテクタ、シリコン光源を使用することで、豊富な計算機能とスケーラブルな製造への道を開くことができる」とShainlineは述べました。

スケーラブルで機能的な人工認知システム

研究者によると、新しいアプローチでは、通信に光を使用し、計算に複雑な電子回路を使用することで、従来のアプローチよりもはるかにスケーラブルで機能的な人工認知システムが実現できる可能性があります。

「最も驚いたのは、低温で超伝導体を使用することで、室温で半導体を使用するよりも光電子統合がはるかに簡単になる可能性があることです」とShainlineは続けました。

超伝導フォトンドテクタは単一のフォトンを検出できますが、半導体フォトンドテクタでは約1,000のフォトンが必要です。シリコン光源は4ケルビンで動作しますが、室温での光源よりも約1,000倍暗いです。ただし、通信にはまだ効果的です。

携帯電話内のチップなどのアプリケーションは室温で動作するため、新しいアプローチはこれらの状況ではあまり適用されません。しかし、先進的なコンピューティングシステムではより効果的です。

研究者は、今後、他の超伝導電子回路との統合をさらに調査し、シナプスやニューロンなどの人工認知システムのコンポーネントを実証します。

新しい研究の1つの大きな意味は、ハードウェアがスケーラブルな方法で製造できることを実証したことです。つまり、大規模なシステムはより安価になります。超伝導またはフォトニックキュービットに基づくスケーラブルな量子テクノロジーも、超伝導光電子統合から生まれる可能性があります。