Multi-Dimensional Reconfigurable, Physically Composable Hybrid Diffractive Optical Neural Network
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概要
この文書は、多次元再構成可能なハイブリッド回折光ニューラルネットワーク (MDR-HDONN) という、新しい人工知能 (AI) アクセラレータのシステム設計を紹介しています。従来の回折光ニューラルネットワーク (DONNs) は、製造後の光学構造が固定されているため再構成性に欠けるという課題がありましたが、MDR-HDONNは物理的に構成可能なアーキテクチャを採用することでこれを克服します。このシステムは、波長や間隔、メタサーフェスの向き、配置順序など、光システムの組み込み変数を微分可能に学習することで、指数関数的に拡張された機能性と優れたタスク適応性を実現します。さらに、超並列な自由空間回折光学系と再構成可能な集積フォトニクスを組み合わせたハイブリッド設計により、デジタル計算に匹敵する精度を維持しながら、最大74倍の高速化と194倍の低エネルギー消費を達成し、多用途で効率的な光AIコンピューティングの新しいパラダイムを切り開きます。
目的（問題意識）
この研究の目的（問題意識）は、主に以下の点にあります。
従来の回折型光ニューラルネットワーク（DONN）は、製造後に光学構造が固定されるため、本質的に再構成可能性が欠如しているという大きな課題があります。このため、DONNが急速に変化する現実世界のAIワークロードや新しい機械学習タスクに適応することが妨げられています。
この課題を克服し、実用的な展開を可能にするために、以下の目的が掲げられています。
1. 多次元再構成可能なハイブリッドDONNシステム（MDR-HDONN）の導入
2. 同じ製造済みの光ハードウェア（固定された位相マスクなど）を再利用しながら、システム変数（波長、間隔、向き、配置順など）の微分可能な学習を活用することによる、指数関数的に拡張された機能性と優れたタスク適応性を持つ多用途なDONNシステムの構築
3. 自由空間光学系が持つ超並列処理能力と、集積型フォトニックテンソルコア（PTC）が持つ優れた再構成性の両方を活用するための、自由空間光学系と集積フォトニクスの有機的な融合
自由空間光学系と集積フォトニクスの有機的な融合
この設計の核心は、超並列で高効率な演算を提供する回折型光ニューラルネットワーク（DONN）が持つ超並列グローバルビュー空間処理能力と、プログラマブルな集積フォトニックテンソルコア（PTC）が持つ優れた再構成性を相補的に活用することにあります。
具体的な融合の仕組み
ネットワークの演算は、深層分離可能な演算（depthwise separable operation）の概念に基づいて、光と集積フォトニクスのコンポーネントに効率的にマッピングされます。このシステムの基本的な構成単位である「ハイブリッドDONN層（Hybrid DONNLayer）」は、集積PTCと自由空間回折層（DiffLayer）から成り立っています。
自由空間光学系（メタサーフェスシステム）の特性
重みが製造後に固定されるものの、その超並列性を活かして、デプスワイズ空間情報抽出を実行する回折層（DiffLayer）として機能します。これは、チャネルごとの空間的回折投影を行い、DONNのグローバルビュー空間処理能力を最大限に利用します。
集積フォトニクス（PTC）の特性
リアルタイムでの再構成性と超高速処理が求められる演算、すなわちチャネルミキシング（点単位畳み込み）**を担当します。具体的には、DONN層の前後に配置されるチャネルミキシング係数（$ \alpha_{pre}と$ \alpha_{post}）がPTCにマッピングされ、並列行列-ベクトル乗算（MVM）として超高速に処理されます。これらの係数は、実行時（ランタイム）にダイナミックに再構成可能なパラメーターであり、ネットワークに柔軟な適応性を提供します。また、最終的な線形分類器や回帰層など、タスク固有のヘッド層も集積PTCにマッピングされます。
ハイプリッドシステムの特性
自由空間光学系の持つ空間処理能力と、集積フォトニックアクセラレータの持つ超高速で再構成可能なMVM能力を組み合わせることで、高度に適応可能で効率的な光コンピューティングを実現し、従来のマルチチャネルDONN層に匹敵する表現力を維持しつつ、トレーニングコストを大幅に削減します。
モデル構成
この研究で提案されている光計算モデルは、多次元再構成可能なハイブリッド光学ニューラルネットワークシステム（MDR-HDONN）と呼ばれ、製造後に光学構造が固定されるために再構成能力が低いという従来の光ニューラルネットワーク（回折型光ニューラルネットワーク、DONN）の根本的な課題を克服するために設計されています。このシステムは、自由空間で光波の伝搬を利用する光学要素と、集積化された光回路要素（フォトニックテンソルコア、PTC）を組み合わせることで、優れたタスク適応性と高い効率性を両立させています。
モデル構成
このモデルの全体構成は、複数の並列パス（経路）を持つ多経路アーキテクチャを採用しており、それぞれの経路に複数の層状の位相マスク（光の位相を変化させる固定された光学素子）がカスケード接続されています。この多層・多経路構造が、モデルの主要な演算を行うバックボーンを構成します。
バックボーンは、ハイブリッド演算ブロック（Hybrid DONNBlock）を基本単位として構築されます。このブロックは、バッチ正規化層、活性化層、および残差接続（residual connection）といったデジタル処理の要素と、光計算を実行するハイブリッド演算層（Hybrid DONNLayer）で構成されています。
光実装
モデルが光計算を用いてどのように実行されるかは、深層分離可能な畳み込みの概念に基づいています。これは、ネットワークの計算を、空間的な情報処理とチャネル間の情報結合（ミキシング）という二つの部分に分離し、それぞれを最適な物理プラットフォームに割り当てることで実現されます。
空間的な情報処理は、自由空間光学系によって実行されます。この部分は、位相マスクを通過した光が自由空間を伝播する際の回折と干渉を利用し、超並列な空間情報抽出を行います。光の回折は、ある層の出力面上の光が、入力面からの全ての光の重ね合わせとして現れる「全域的な空間線形操作」に相当し、広範囲にわたる並列処理能力を提供します。この回折層の重み（位相マスクの位相）や、素子の大きさは製造後に固定されます。しかし、光の波長、層間の距離、位相マスクの向きや配置順序といった多次元のシステム変数を微分可能な学習によって調整することで、固定されたハードウェアを再利用しつつ、機能拡張性を実現します。
一方、チャネル間の情報結合は、集積フォトニクスによって実行されます。これは、集積化された光回路デバイスを用いた光テンソル計算コア（PTC）にマッピングされます。この部分の役割は、超高速な行列-ベクトル乗算（MVM）を実行することで、回折層の前後に配置されるチャネルミキシング係数（$ \alpha）を介してチャネル間の特徴を結合・射影します。チャネルミキシング演算は並列な行列-ベクトル乗算のみを伴うため、PTCに効率的にマッピングされ、リアルタイムで再構成可能な処理を実現します。また、この集積フォトニクス上には、最終的な分類や回帰を行うタスク固有の最終層もマッピングされます。さらに、直交する二つの偏光チャネルからの非負の出力を結合し、フルレンジ（正負を含む）の特徴マップを得るための微分可能な偏光結合係数（$ \beta）も、低オーバーヘッドでリアルタイムに再構成可能な電子的な仕組みを用いて利用されます。
このように、MDR-HDONNは、自由空間光学系の持つ空間的な超並列処理能力と、集積光回路デバイスの持つ動的な再構成能力と高速な計算能力を相補的に活用し、高度に適応可能で効率的な光計算を可能にするハイブリッドな設計となっています。
フォトニックテンソルコア（PTC）の行う計算
光テンソル計算コア（PTC）は、集積化された光回路、すなわちチップ上に組み込まれた光デバイスを利用して、高速な計算を実行します。従来の光ニューラルネットワーク（回折型光ニューラルネットワーク、DONN）が空間的な超並列処理に適しているのに対し、PTCは、再構成性が必要とされる汎用的な計算、特に行列とベクトルの乗算（MVM）に最も適しています。PTCの導入は、このハイブリッドシステム（MDR-HDONN）において、自由空間光学系が苦手とする実行時における動的な再構成能力を実現するために不可欠です。
PTCが担う主要な計算は、ネットワークの特徴マップのチャネル間での情報結合（ミキシング）です。これは、深層学習における点単位畳み込み（point-wise convolution）に相当する機能です。この計算は、光の伝播による空間処理を行う回折層の前後で実行されます。具体的には、前チャネルミキシング係数（$ \alpha_{pre}）が、入力された特徴マップのチャネル数を中間チャネル数に変換し、後チャネルミキシング係数（$ \alpha_{post}）が、回折層からの出力を受け取って、それを最終的な出力チャネル数に変換します。このチャネルミキシング演算は、並列な行列-ベクトル乗算のみを伴うため、PTCに効率的にマッピングされ、超高速かつリアルタイムで再構成可能な処理が実現されます。
さらに、PTC、またはそれに連携する集積化された光電子回路は、ネットワークの**最終的な出力層（ヘッド層）**の計算も担当します。例えば、画像認識タスクにおける最終的な線形分類器や、偏微分方程式（PDE）を解くタスクにおける畳み込み回帰層などがこれにあたります。これらの最終層は、新しいタスクに適応するために再訓練され、PTC上で高速に実行されます。
また、PTCが関与する重要な計算に、微分可能な偏光結合があります。このシステムは、直交する二つの偏光チャネル（X偏光とY偏光）から非負の光出力（$ Y_xと$ Y_y）を得ますが、ニューラルネットワークで一般的に必要とされる正負を含む全範囲の特徴マップ（$ Y）を得るために、これらの非負の出力を結合する必要があります。PTCと協調する低オーバーヘッドの電子回路は、非負の結合係数 $\beta$ を用いて、$ Y = \beta Y_{x}-(1-\beta)Y_{y} という形で結合計算を実行します。この結合係数 $ \beta も、実行時に動的に再構成可能なパラメーターの一つとして機能します。
自由空間光学系の行う計算
このハイブリッドシステムにおいて、自由空間光学系は、光の波の性質（回折や干渉）を最大限に利用した超並列な空間情報処理を実行する役割を担っています。これは、従来の電子計算機では達成が難しい、比類のない並列性を提供する計算です。
自由空間光学系が担う計算は、主に回折層（DiffLayer）として機能します。この計算の実行プロセスは以下の通りです。
まず、入力された光（情報）は、位相マスクと呼ばれる固定された光学素子を通過します。この素子は、光の位相をピクセルごとに回転させる操作を行います。この位相回転自体が、ニューラルネットワークにおける重み（学習されたパラメータ）の一部を光に組み込むことに相当します。
次に、位相回転を受けた光は、次の位相マスクまでの自由空間を伝播します。この伝播中に、光の基本的な性質である回折と干渉が発生します。この回折による処理は、出力面上の特定の点における光が、入力面上のすべての点から発せられた光の重ね合わせとして計算されるという性質を持ちます。これは、電子計算における全域的な線形操作（全結合層に近い密な線形変換）を光の速さで実現することに相当します。自由空間光学系は、二次元のシリコンチップの限界を超え、三次元の自由空間で光波を直接操作することで、この比類のない並列性を提供します。
ハイブリッドシステムでは、この自由空間光学系はチャネルごとの空間情報抽出（デプスワイズ空間処理）に特化しています。つまり、入力チャネル全体の計算結果を統合するのではなく、チャネルごとに空間的な回折投影を行い、空間的な特徴を効率的に捉える役割を果たします。
この回折計算の結果は、複数の物理的な変数によって動的に制御されます。回折の程度は、光の波長（$\lambda$）や位相マスク間の距離（$z$）、そして素子のピクセルサイズ（$s$）といった要素によって変化します。位相マスクの位相自体は製造後に固定されますが、これらのシステム変数（波長、距離、向き、配置順序など）を学習し調整することで、固定されたハードウェアを再利用しながら、異なるタスクに適応する能力を獲得します。
チャネルごとの空間情報抽出（デプスワイズ空間処理）
通常のニューラルネットワークの畳み込み計算では、入力されたすべて（$ C_{in}個）のチャネルの情報を統合して処理し、一つの新しい特徴マップを出力します。このとき、空間的な重み付け（フィルタリング）とチャネル間の統合が同時に行われます。
これに対し、**チャネルごとの空間情報抽出（デプスワイズ空間処理）**では、計算効率を高めるために、空間的な処理のみを実行します。具体的には、入力された複数のチャネル（例えば、$ C_{mid}個の中間チャネル）がある場合、回折層は、それぞれのチャネルに対して独立して空間的な計算（回折・干渉）を実行し、同じ数の中間チャネル（$ C_{mid}個）を出力します。この段階では、異なるチャネル間で計算結果を合算したり統合したりする処理は行いません。チャネル間の統合は、集積光回路（PTC）が担当するチャネルミキシング層で行われます。
自由空間光学系による実行方法
1. 光の入力と位相回転:
光が入射すると、まず位相マスク（固定された光学素子）を通過します。この位相マスクは、光の波の位相をピクセルごとに回転させる（変調する）役割を果たします。この位相回転が、光ネットワークにおける学習された重み（パラメータ）の一部に相当します。
2. 回折とグローバルビュー線形操作:
位相が変調された光は、次の層の位相マスクまでの自由空間を伝播します。この伝播中に、光の基本的な性質である回折と干渉が発生します。回折は、入力面上のすべての点からの光が出力面上の各点に重なり合うことで計算が行われるため、全域的な空間線形操作（グローバルビュー空間線形操作）に相当します。これは、電子計算における全結合層（Fully Connected Layer）のような広範囲の密な接続を、光の速さで実現します。
3. 超並列な実行:
自由空間光学系は、光波を3次元の自由空間で直接操作するため、従来の2次元シリコンチップの限界を超え、このグローバルビュー空間線形操作を超並列で実行します。この比類のない並列性が、デプスワイズ空間処理を効率的に実行する基盤となっています。
メリット
このデプスワイズ空間処理を採用し、計算をチャネル処理（PTC）から分離することで、以下の利点が得られます。
1. 訓練コストの削減: 空間処理とチャネル処理を分離することで、複雑なマルチチャネルの光計算システムをシミュレーションするコストが大幅に削減され、訓練効率が約5倍向上します。
2. ハードウェアの効率的な利用: 製造後に固定される自由空間光学系のハードウェアを、最も得意とする空間的な特徴抽出に特化して利用し、再構成が必要なチャネル処理は集積光回路（PTC）に任せるという、両者の長所を活かした設計が可能になります。
デプスワイズ空間処理を応用するDNNの仕組み
このハイブリッド光ニューラルネットワークモデルにおいて採用されているチャネルごとの空間情報抽出（デプスワイズ空間処理）は、従来の光計算システムが抱えるスケーラビリティの課題を克服するために導入された、効率的な情報処理の仕組みです。この仕組みは、計算を空間処理とチャネル処理に分離する「深層分離可能な畳み込み」の概念に基づいています。これにより、モデルは、極めて高い並列性を持つ自由空間光学系を、最も得意とする空間的なフィルタリングに特化させて利用します。
前処理：特徴マップ数の調整（PTC）
情報がシステムに入力されると、まず集積光回路（光テンソル計算コア、PTCにマッピングされる部分）上にある前チャネルミキシング層（$ \alpha_{pre}）を通過します。この層の役割は、入力された特徴のチャネル数を、自由空間光学系が処理するために必要な中間チャネル数に変換することです。このミキシングは、リアルタイムで再構成可能な高速な行列-ベクトル乗算として実行されます。
中間処理：特徴マップの空間情報抽出（空間光学系）
次に、この中間チャネル数の特徴マップが光信号として自由空間光学系（回折層）に送られ、チャネルごとの空間情報抽出が実行されます。この空間処理の最も重要な特徴は、チャネル間の情報の統合を行わないことです。入力された各チャネルは、まるで独立した一枚の画像であるかのように扱われます。各チャネルの光は、固定された位相マスクを通過して位相を変調された後、自由空間を伝播する際に回折と干渉を起こします。この光の回折現象こそが、電子計算における全域的な空間線形操作（入力面上のすべての点からの光が出力面上の各点に重なり合う密な線形変換）を、各チャネルについて同時に、かつ超並列に実行するメカニズムです。この空間処理によって、光は、各チャネル内の広範囲な空間的な特徴やパターンを抽出し、その結果として、入力時と同じ中間チャネル数を出力します。
後処理：中間チャネルの統合（PTC）
空間処理が完了した後、その結果は再び集積光回路へと戻されます。集積光回路上の後チャネルミキシング層（$ \alpha_{post}）が、回折層によって空間的にフィルタリングされた中間チャネルの全てを受け取り、これらの情報を結合・統合することで、最終的な出力チャネル数に変換します。このチャネル結合の計算も、集積光回路が得意とする高速な行列-ベクトル乗算として実行され、この係数も動的に変更可能です。
この構造の利点
このように、情報処理を空間フィルタリング（固定された超並列な光ハードウェア）とチャネル結合（リアルタイムで再構成可能な集積光回路）に明確に分離することで、このハイブリッドシステムは、従来の光ニューラルネットワークよりも訓練効率が向上し、大幅にスケーラブルな情報処理を実現しています。