ハイパースペクトルストレージの内計算と光周波数コームおよびプログラム可能な光ストレージの応用 序論 近年、機械学習の飛躍的進展によって、医療、金融、小売、車両製造業など多くの業界で革命的な発展が促進されています。これらの変革は、広範囲にわたる行列-ベクトル積（mvm）の需要を急増させ、大規模最適化や深層学習アルゴリズムにおいて極めて重要です。しかし、この増大する計算需要は、記憶装置と処理ユニットを分離する従来のフォン・ノイマン型デジタル電子計算機のアーキテクチャに挑戦を与え、「フォン・ノイマンボトルネック」として知られる、記憶装置とプロセッサ間のデータ転送速度の制限によって全体のシステム性能が制約されています。この性能ボトルネックを解決するために、保存内計算が革新的な解決策として浮上しており...

光学自旋軌道耦合の広帯域色差空間微分イメージング 背景紹介 画像処理において、従来の空間微分は通常デジタル電子計算によって行われます。しかし、多くのビッグデータアプリケーションではリアルタイムかつ高スループットな画像処理が求められており、これはデジタル計算にとって大きな挑戦です。光学的なアナログ空間微分はこの挑戦を克服する可能性があります。なぜなら、低エネルギーで全ての画像を大規模に並行処理できるからです。さらに、光学的な空間微分は純粋な位相物体（例：透明な生物細胞）のイメージングも可能であり、これはデジタル電子計算では実現不可能です。このため、光学的な微分は最近広く注目されており、ラベルフリーセルイメージング、画像処理、コンピュータビジョンなどの分野で広範な応用があります。 論文出典 本論...