シリコンベースのコンピューティングはイノベーションの重要な原動力となってきたが、現代のワークロードは高性能コンピューターを限界点へと追い込んでいる。
光を電気の代わりに用いるフォトニック（光学）コンピューティングは、より高速で効率的な計算の新たな世界への道を切り開いている。
より高速でグリーンなコンピューティングへの需要が高まる中、フォトニックシステムは従来のシステムを補完し、場合によっては上回ることもできる。
シリコンベースのコンピューティングの進歩は、近年のイノベーションを牽引してきた。しかし、気候シミュレーションや人工知能（AI）の訓練といった大規模なプロジェクトを含む現代のワークロードは、高性能コンピューターを限界点へと追い込んでいる。
一方、量子コンピューティングはいまだ初期段階にあり、商業規模の応用を支えるまでにはなお数年を要する。こうした空白を埋めるのが、有望な新興技術であるフォトニック（光学）コンピューティングである。
フォトニックコンピューティングは、計算を行うために電気ではなく光を用いる。この概念は数十年にわたり研究されてきたが、近年の進展により商業的な実現可能性へと近づいている。
実際、ガートナーは最近、フォトニックコンピューティングを同社の2025年版 データセンターインフラ技術のハイプ・サイクルに含めた。これは、この技術が業界リーダーや投資家の間で注目を集めつつあることを示す重要な指標である。
フォトニックコンピューティングが重要な理由
フォトニックコンピューティングは、光の速さと効率性を活用するものである。光子は電子よりも速くデータを伝送でき、低消費電力環境でも動作するため、科学計算、機械学習、最適化問題などの負荷の高いワークロードの処理に適している。
さらに、電子システムは熱を放散し集中的な冷却を必要とするのに対し、光学システムは熱的なオーバーヘッドを最小限に抑えて動作する。
フォトニックコンピューティングへの勢いは高まっており、現在の研究は、より高速で効率的な計算の新たな世界への道を切り開いている。
フォトニックコンピューティングの分野にはいくつかのアーキテクチャがあり、それぞれに利点とトレードオフがある：
1. 自由空間光学（FSO）：最も古い形態の光コンピューティングであり、FSOシステムは、レンズ、空間光変調器、マスクを用いて空気中または真空中で光を操作することにより情報を処理する。FSOシステムの規模は小型の箱から数ラックを占めるものまでさまざまであり、柔軟性と速度の両方を備えている。
FSOを実用製品にする前には、いくつかの課題がある。主要な課題の一つは、システムの耐久性と信頼性を高めることであり、固体光学ブロックの統合、内蔵型の空間光変調器（SLM）、フォトニックメタマテリアルといった光機械工学の改良が求められる。
もう一つの問題は、これらのシステムにおいて光を操作・制御する現在の空間光変調器が、電子デバイスよりもはるかに遅いことである。しかし、より高速で高解像度の新世代のSLMが開発されており、これらの制約の克服に役立つと期待されている。
2. フォトニックチップ：レーザー、ビームスプリッター、干渉計といった小型化された光学部品を小さなフォームファクターに統合することで、フォトニックチップは高速性と既存の電子アーキテクチャへの容易な統合を可能にする。この分野には多くの技術があるが、いずれも、より複雑な課題に対応するための拡張に苦戦している。
現在のチップ設計はほとんどが二次元であり、その有用性が制限されている。性能を高めるため、チップ同士を接続しようとする企業もあるが、これは大きな信号損失を招くことが多い。また、フォトニックチップは光学的にメモリを保存できないため、光と電気の間を絶えず切り替える必要があり、性能と精度が低下するという課題もある。大規模な光回路では、アナログ信号が弱くノイズを含みやすくなり、正確な結果を得ることが難しくなる。
拡張が極めて困難であるため、一部の企業は、完全な光AIチップの開発から、光を用いて電子部品間でデータを伝送する光インターコネクトの開発へと重点を移している。今後の道筋には、信号損失を減らし精度を高める新しい材料やデバイスの開発が含まれる。例えば、ニオブ酸リチウムは初期の実験で有望性を示している。
3. 光ファイバーシステム：これらのシステムは光ファイバー内を導波する光を利用し、光ファイバー通信の成熟したインフラを基盤として複雑な計算を行う。これは、最適化や人工知能などの分野における困難な問題の解決に役立つ。
その一例がコヒーレント・イジングマシン（CIM）であり、光ファイバーのループに光パルスを送り込んで計算を行う。残念ながら、主要な機能の一部を電子機器に依存しているため、光・電気・光の変換が生じ、計算速度が大幅に低下する。将来の設計は、統合性と拡張性を高めるため、チップベースのアーキテクチャへと移行していく可能性が高い。光学的な利点を十分に実現するには、システムを制御する電子式のフィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（FPGA）を、完全な光プロセッサーに置き換え、それによって「変換によるペナルティ」を排除する必要がある。
もう一つの独創的な設計では、複数のコアを持つ特殊なファイバーを用いて、光によるマルチタスクのように多くの計算を同時に実行する。多くのマルチコア光ファイバーシステムは、いまだ研究段階にある。
商業化への道における他のボトルネック
勢いが高まっているものの、フォトニックコンピューティングが広く普及するには、さらなる技術的課題を克服しなければならない：
精度と安定性：光を用いたシステムは、位置ずれ、温度変化、または信号内のランダムなノイズの影響を受けやすい。研究者は、自動的に調整を行うクローズドループのフィードバックシステム、最適な焦点に適応する特殊なレンズ、システムを適切に調整し続けるのに役立つ機械学習ツールによって、これらの課題に取り組んでいる。
メモリとストレージ：光データの保存は大きな課題である。単一ビットの情報を記憶するフリップフロップや、光信号のタイミングを制御する遅延線を含む光メモリの開発は、状況を一変させる可能性がある。有望な例外は、光キャビティに基づくシステムであり、光をメモリと計算媒体の両方として利用することで、メモリとプロセッサーの間でデータを移送するオーバーヘッドを排除する。
統合とパッケージング：自由空間システムにおけるレーザーの位置合わせであれ、チップ上のフォトニック回路の小型化であれ、物理的な統合は依然として課題である。3次元パッケージングや材料におけるイノベーションは、拡張性の向上とコスト削減に役立つ可能性がある。
フォトニックコンピューティングの今後の道筋
フォトニックコンピューティングの進化において、我々は重要な局面に入りつつある。より高速でグリーン、かつより高性能なコンピューティングへの世界的な需要が日々高まる中、フォトニックシステムは、従来のシリコンベースのシステムを補完し、場合によっては上回る代替手段を提供する。
完全に光学的な自由空間システムは近い将来に最も実現可能と思われるが、光学部品と電子部品を組み合わせたハイブリッドシステムも、特にOEO変換の進歩によってエネルギーペナルティが低減されれば、重要な役割を果たす可能性がある。
インメモリ・コンピューティング（計算と記憶の両方に光を同時に利用すること）は、有望かもしれない。中期的には、空間処理と時間処理を組み合わせたアーキテクチャが、新たなレベルの性能と効率を引き出す可能性がある。
