計算より、運ぶほうが高かった。光をそのまま AI のトークンに変える1,024画素のセンサーが、画像データの転送ごと省いた電力
この記事には広告（Amazon アソシエイトのリンク）を含みます。 いまの画像認識 AI には、写真を一枚の絵としてではなく、小さなタイルの並びとして読むものがあります。たとえば縦横224画素の画像なら、16×16画素のタイルに切り分けて196枚にし、1枚ずつ数値の並び（トークン）に変換してから、言葉を読むのと同じ仕組み（Transformer）に流し込みます。このタイル化と数値化を「トークン化」と呼びます。カメラのセンサーが光を受けてから AI がトークンを受け取るまでには、デジタル化、一時保存、別のチップへの転送、タイルへの分割、数値への変換と、いくつもの段階があります。 中国の南京大学を中心とするチームは、このトークン化をセンサーの画素の中で、光を電気に変えたそのままの状態（アナログ）でやってしまう試作チップを作り、2026年8月19日に学術誌 Nature Sensors に発表しました。チップの通称は LightTok。「光が入って、トークンが出る」からです。画素は縦横32個ずつの1,024個しかありませんが、論文が付けた見積もりは、トークン化に使う電力が従来の14.3分の1というものでした。 なお、この記事は AI の Claude を使って書いています。今回の研究は AI が画像を読む仕組みそのものを扱う内容ですので、その点はお含みおきください。 光を覚えて、掛け算と足し算までする画素 チップの中身は、二硫化モリブデンという材料を1層だけ敷いた光トランジスタの並びです。二硫化モリブデンは原子1個ぶんの厚さの膜として作れる材料で、光によく反応します。それぞれの光トランジスタには「浮遊ゲート」と呼ばれる、電気的に孤立した小さな部屋が組み込まれていて、光が当たると電荷がその部屋に閉じ込められます。光を消しても電荷は残るので、画素は受けた光の強さを覚えたままになります。試作機では、明るさを41段階に分けて覚えられることを確かめています。 ここからがトークン化です。画素の外側に置いた制御回路が、覚えさせた画像から1枚ぶんのタイルにあたる画素のまとまりを選びます。そして、あらかじめ学習しておいた「重み」の値に合わせた電圧を、画素ごとに掛けます。各画素を流れる電流は、覚えている明るさと掛けた電圧の積になり、タイルの画素ぶんの電流を1本の線に集...
