Low-power scalable multilayer optoelectronic neural networks enabled with incoherent light

本研究は、現代のディープラーニングとAIに必要な高速でエネルギー効率の高い計算を実現するために、低消費電力でスケーラブルな多層光電ニューラルネットワークを提案し、実証しています。このフレームワークは、行列とベクトルの乗算を行う光学層と、整流線形関数（ReLU）を実装する光電子層を交互に配置しており、特にデータの読み書きにかかるエネルギーコストを大幅に削減します。LEDと光検出器のアレイを利用したこのシステムは、MNIST手書き数字認識で92%の精度を達成し、スケーラブルな光アクセラレータへの道を切り開くものです。