電子に代わる光と物質のハイブリッド粒子でAI計算——ペン大の突破口

研究の背景

AIモデルが大規模化するにつれ、GPUクラスターの消費電力と発熱は物理的な限界に近づきつつある。ペンシルベニア大学の物理学者Bo Zhenらのチームは2026年5月18日、エキシトン・ポラリトン（光と物質が融合したハイブリッド粒子）を利用した光学信号スイッチングを実証した結果を発表した。

仕組み

研究チームはナノスケールの光共振器（キャビティ）に光を閉じ込め、原子1層の厚さの素材と相互作用させることでエキシトン・ポラリトンを生成する。このハイブリッド粒子は光の速度と物質の相互作用能力を兼ね備え、1スイッチあたり約4フェムトジュール（4×10⁻¹⁵ J）という極めて低いエネルギーで全光スイッチングを実現した。電子と異なり、光子は抵抗による熱損失がなく長距離を高速で伝搬できるため、冷却コストの大幅削減も期待される。

AIハードウェアへの意義

研究チームはこのプラットフォームを拡張することで、カメラからの光を直接処理するフォトニックチップ、大規模AIシステムの消費電力削減、チップ上での基礎的な量子演算の実現が可能になると見ている。現在は研究室レベルの概念実証段階であり、実用化には材料科学や製造プロセスの更なる発展が必要だ。それでも今回の実証はAIハードウェアのエネルギー効率問題を解決する上で重要な一歩となる。

出典: ScienceDaily、Penn Today