第１回YILユニットシンポジウム開催報告　基調講演１

基調講演１では、「集積ナノフォトニクスによる光電融合コンピューティング」と題して、光電融合技術の研究進展の背景、光によるコンピューティング、AI向けコンピューティングの特⾧から、現在取組み中の「干渉回路を使ったAI 演算」の紹介および、ナノフォトニクスとの関連性を、NTT物性科学基礎研究所フェローの納富雅也様からご紹介いただきました。

生成AI の普及とモデルの大規模化によりデジタル演算規模が拡大、AI処理を行うための高性能なコンピュータの需要が世界中で高まっています。AIが求める大量の情報処理は大量の電力を消費し、今後も増加見通しにあります。消費電力量の抑制および、ハードウェアの革新が望まれる中、光電融合技術による新たな光コンピューティングへの期待が高まっています。
NTTグループでは、IWON（Innovative Optical & Wireless Network）構想を掲げ、最先端の光技術を使って、豊かな社会の実現をめざしています。光のネットワーク技術を活用して、低消費電力で、Low-latency の社会を作ろうとしています。この背景にある重要な技術が光電融合（Photonics Electronics Convergence）であり、光電融合技術を、コンピューターチップ内での光ネットワーク回路の構成、光による直接的な情報処理へと展開しようとしています。

近年の光コンピューティングの研究活発化の理由は、電気配線の技術課題に由来します。１つは、RC遅延、もう１つは、充電エネルギーです。光を使うと、この２つの課題を解決することができます。光は電気信号に比べて圧倒的に高速、⾧距離を伝送しても信号が劣化しにくく、超低消費電力という特性があるためです。

光電融合演算アクセラレーターに関する３つのポイントについてご紹介いただきました。１つは、光による積和演算、２つめは、光電変換（デジタルアナログ変換）、３つめは、非線形処理です。

AI 処理への光演算の優位性は、３つあります。１つは、低消費エネルギー化です。２つめは、演算処理の低遅延、３つめは、情報自由度と多重化です。光通信で使われている様々な多重化方式を演算の中で使える可能性があります（波⾧多重、振幅変調、時間多重、移動変調、空間多重、直交位相変調など）。

光積和の方法として、さまざまな方法が提案されていますが、NTTグループは、空間自由度（干渉）を利用した積和方式の研究を行っています。従来、Mach–Zehnder干渉計を用いる方法は、精密な位置調整と安定化が必要で、大規模化は困難でした。現在は、シリコンフォトニクスまたは光の集積技術の活用により、大規模な干渉計のネットワークを安定に作ることが可能となっています。NTTグループが研究中の干渉回路を使ったAI演算は、光導波路型のMZIを導波路のカップラーを使って基板上へ実装することができます。これがキーコンポーネントです。

干渉積和の特⾧は、波⾧、時間の自由度を使って演算の多重化、高次元化ができること、複素数演算ができるためノイズに強いこと、超低遅延です。すべての特⾧を使うと、スループットの高い演算ができます。NTTグループでは、波⾧次元の利用として演算の多重波⾧動作を実現（世界初）、時間次元の自由度の使用として再帰型演算の研究を進めています。

光の集積技術の進展に期待する一方、光チップをボードの中に組み込むためにはデバイスの動作エネルギーを下げる必要があります。ナノフォトニクスによる超低消費電力化をめざして、フォトニクス結晶を用いたデバイスの小型化および、デバイスの動作エネルギーを下げる研究を行っています。

最後に、今後の課題として、光電集積技術のさらなる進歩の必要性（ナノフォトニクス技術、不揮発性の光電融合デバイスが鍵、低キャパシタンス接合）と、光電変換はまだまだボトルネックになっており、単純な光電変換効率は低キャパシタンス化で解決できるが、デジタルとアナログの変換もやはりボトルネックとなり、考慮すべき課題であると述べました。