ウィットウォーターズランド大学（Wits）の科学者たちは、「光の上の脳」と呼ばれるシステムを開発した。これは複雑な光パターンに隠された情報を認識し、将来の通信システムを加速させる可能性がある。
この研究はNature Communicationsに掲載された。研究を主導したのは修士課程の学生ハドリアン・ベゼイデンハウトで、ケイド・ピーターズとラマ・ナンダン・クマールが参加した。プロジェクトを率いたのは、Wits構造化光研究室のアイザック・ネイプ博士とアンドリュー・フォーブス教授である。
このシステムは人工知能と物理学の原理を利用している。光はアルファベットの文字に似た特殊な形でデータを運ぶ。問題は、これらのパターンを素早く読み取ること、特に伝送中に歪んでしまう場合である。
何千もの点を詳細に撮影して処理する代わりに、光を特殊な層に通し、その層が光を検出器へと導く。光が当たる位置が求める情報を明らかにする。科学者たちはこれを、ねじれたリボンの巻き数を数えることに例える。たとえそれがさまざまに曲がっていても、重要なのは折り目の一つ一つではなくトポロジーなのだ。
わずか15の例で学習した後、システムは81の異なる光構造を正しく識別した。それには以前には見られなかったものも含まれていた。検出器にノイズが加えられても、それは動作し続けた。
「通信のために光パターンを作り出すことは、それを生み出すのと同じ速さで読み取れて初めて役に立ちます」とネイプは指摘する。光システムは、複雑な計算なしにどのようにして歪みやノイズに対処しているのだろうか。
MIND研究所の所長であるベンジャミン・ロスマン教授は、学際的アプローチの価値を強調する。AIのアイデアと基礎物理学の組み合わせが、情報処理の新たな方法を切り開くのだ。フォーブス教授はさらに、この研究が将来の量子ネットワークと古典ネットワークの重要な課題、すなわち光のトポロジー構造の実用的な読み取りを解決するのに役立つと付け加える。
ネイプは通信の枠を超えた展望も見ている。個々の光子からデータを抽出することが特に難しい量子技術においてである。この研究は、光学的知能がこれらの分野でどのように役立ちうるかを示している。
