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、光学部品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以前のアプローチは、光と組み合わせた従来のシリコンマイクロエレクトロニクス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は、電子と光学要素の両方を組み込む物理的および実用的制限があります。

一般知能とは、「コンテンツカテゴリ全体の知識を吸収し、その情報を使用して世界を一貫した表現で形成する能力」を指します。これには、さまざまな情報源の統合が必要であり、世界を一貫したかつ適応可能なモデルで表現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、Applied Physics LettersにAIP Publishingによって詳細に記述されています。

ジェフリー・シェインラインは、この研究の著者です。

「低温で動作し、超伝導電子回路、単一フォトン検出器、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」とシェインラインは述べました。

スケーラブルで機能的な人工認知システム

研究者と新しいアプローチによると、計算用の複雑な電子回路と通信用の光を組み合わせることで、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。

「最も驚いたことは、低温で超伝導体を使用して作業する場合、常温で半導体を使用して作業する場合よりも、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」とシェインラインは続けました。

超伝導フォトン検出器は単一のフォトンを検出できますが、半導体フォトン検出器は約1,000個のフォトンを必要とします。シリコン光源は4ケルビンで動作しますが、常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常温で動作するため、新しいアプローチはこれらの状況ではあまり適用できません。ただし、先進的なコンピューティングシステムの使用にはより効果的です。

研究者は、今後、他の超伝導電子回路との統合をさらに検討し、人工認知システム（シナプス、ニューロンなど）でのコンポーネントの実証を行う予定です。

新しい研究の重大な意味合いの一つは、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、大規模なシステムがより安価になる可能性があります。超伝導または光学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じる可能性があります。