AIBR プレミアム
拓海さん、最近部署で「確率的」だの「フォトニック」だの言われてまして、何が本当に変わるのかが分からなくて困っております。要するに、ウチの工場の現場に投資する価値はあるんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に分解して考えましょう。端的に言うと、この研究は光（フォトニクス）を使って“ランダム性”を速く、エネルギー効率よく作り出し、それを機械学習に利用できることを示したんですよ。
光を使ってランダム性を作る、ですか。確率的というのは不安定のことですか。現場で使うとデータが信用できなくなったりしませんか。
素晴らしい着眼点ですね！ここでいう“確率的”はむしろ長所です。ランダム性は不確かさを表すために使い、モデルが答えに対してどれだけ自信があるかを示せますよ。例えるなら、熟練工が曖昧な状態で慎重に判断するような価値を機械に持たせるイメージです。
それは分かりましたが、光でランダム性を作るというのは特殊な装置が必要ですよね。投資対効果という視点で言うと、導入コストや速さ、消費電力の観点で本当に有利になるんですか。
大丈夫、一緒に見ていけるんです。結論を三つにまとめます。第一に、光を使うことでランダム性を極めて高速かつ低消費電力で生成できる。第二に、そのランダム性を学習や生成に直接組み込み、従来の電子回路よりエネルギーと時間で有利になり得る。第三に、現時点では試験実装が中心で、実用化にはエンジニアリングが必要ですが道筋は示せる、という点です。
なるほど。で、具体的にはどんな機器や仕組みでやるんですか。これって要するに、今のサーバーの代わりに光回路を置けばいいということですか。
素晴らしい着眼点ですね！重要な点は二つあります。実装例としてこの研究はPhotonic Probabilistic Neuron（PPN）＝フォトニック確率ニューロンという要素を示し、これはOptical Parametric Oscillator（OPO）＝光学的パラメトリック振動子を使って量子真空雑音（quantum vacuum noise＝量子真空雑音）を取り込んでいます。ですから単純にサーバーを置き換えるのではなく、光素子と電子制御（読み出しとフィードバック）を組み合わせるハイブリッド構成が現実的なんです。
ハイブリッドですね。では現場で使えるまでの期間や、どれくらいの効果が見込めるか、簡潔に教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！短くお答えします。実装経験を積めば数年で試作・検証は可能であり、理論上は従来CMOS実装に比べて速度とエネルギーで二桁の改善が期待できる点が魅力です。ただし、部品調達、光学の現場調整、ソフトウェアとハードの協調設計が必要で、そこに投資がかかるという現実もありますよ。
分かりました。拓海さんの説明を踏まえて、自分の言葉で確認しますと、光を使って本当の意味でのランダムを速く省エネで作れるようにして、それを学習や画像生成などのAI処理に使うことで、長い目で見れば処理時間と電気代を節約できる可能性がある、ということですね。
