マイクロソフトとケンブリッジ大学の研究チームが、人工知能（AI）や最適化問題処理に向けたエネルギー効率の高いアナログ光コンピュータ（AOC）を開発した。この技術は、Natureに2025年3月に掲載された論文で紹介され、従来のデジタルコンピュータに比べて最大100倍のエネルギー効率を実現する可能性を示している。AIの拡大に伴う電力消費の増大がエネルギーインフラに負担をかける中、このAOCは、デジタル変換によるエネルギー損失を回避し、光を用いた並列処理で高速かつ省エネな演算を実現する。 AOCは、アナログ電子回路とマイクロLEDアレイ、空間光変調器、光検出器アレイを統合し、AIの推論と組み合わせ最適化を一つのハードウェア上で並行して処理できる。特に、光信号の処理により、計算の遅延と消費電力を大幅に削減。また、固定小数点探索によるノイズ耐性の向上も実現している。 研究チームは、実機の代わりに「デジタルツイン」と呼ばれるソフトウェアモデルを構築し、画像分類、非線形回帰、MRI画像再構成、金融取引の最適決済など、複数のケーススタディを実施。その結果、MRI再構成では撮影時間を30分から5分に短縮し、高い精度を達成。金融最適化のケースでも複雑な問題を正確に解決。デジタルツインと実機の推論結果の一致率は99％以上に達した。 研究者らは、このAOCの共設計アプローチ（ハードウェアとアルゴリズムの最適統合）が、将来的なハードウェアとAIアルゴリズムの飛躍的進化を促す可能性を示唆している。ただし、現状のAOCは256パラメータの推論と4,096パラメータの最適化に対応しており、実用化には数億～数十億のパラメータ規模へのスケーラビリティが必要。しかし、マイクロLEDの小型化が進む中で、技術的に実現可能とされている。 このAOCは、AIの持続可能な発展に向けた画期的な一歩であり、エネルギー制約が深刻化する未来において、重要な技術的選択肢となる可能性を秘めている。