近年、人工知能(AI)による画像生成は驚くべき進化を遂げていますが、その裏では膨大な計算処理とエネルギー消費が課題となっています。2025年8月にNature誌で発表されたShiqi ChenらUCLAのチームの最新研究「Optical generative models」は、その問題を根本から解決する革新的な技術です。今回は、この技術の仕組みや意義を詳しく解説します。
光学ベースの画像生成とは？
従来のAI画像生成は、GPU等の電子計算で膨大な繰り返し演算を行い画像を作り出しますが、Chenらのモデルでは「計算」をほぼ光の物理現象に置き換えています。具体的には、
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浅いデジタルエンコーダが入力ノイズ（乱数）を「光学生成の種」として位相パターンに変換する。
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それを空間光変調器（Spatial Light Modulator: SLM）に投影し、レーザー光で照射。
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その光は最適化された回折型光学デコーダ（多層の光学素子）を通過して目標画像を物理的に再現する。
つまり、デジタル計算は最小限で、画像生成の主処理は光の屈折・干渉・回折という「物理現象」で一瞬にして行われるのです。
主要技術ポイント
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高速処理：電子計算のような何百・何千回の反復処理不要。光通過は瞬時(1ナノ秒以下)で完結。
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省エネ：消費電力は従来AIの数百分の一から数千分の一へ劇的に低減。
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多様性対応：モノクロ画像だけでなく、光の波長を変えることで多色画像生成も実現。
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安全性：異なる波長光を鍵にして多重化画像を作り、認証者のみ表示可能とする秘密共有方式（鍵-ロック機構）も実装。
成果と応用例
研究ではMNIST手書き数字やファッション画像、蝶や人の顔画像を生成し、ディジタルAIモデルと同等の画質評価指標(IS、FID)を達成。さらにゴッホの絵画風画像の生成も試みています。
この技術は、AIのエネルギー問題に風穴を開けるだけでなく、
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スマートグラスやAR/VR装置などの小型・低消費電力AI生成装置
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医療診断やバイオイメージングの高速画像処理
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セキュアなコミュニケーションや個人化コンテンツ配信
など幅広い未来応用が期待されています。
今後の課題と展望
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光学デバイスの微細加工技術・材料開発
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回折素子などのさらなる最適化
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デジタルと光を組み合わせたハイブリッドシステムの深化
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小型低コスト化によるポータブルAI装置としての普及
結論
「Optical generative models」はAIの画像生成処理を電子計算から光の物理プロセスに転換する、未来志向の技術です。これにより、高速かつ超省エネルギーで高品質な画像を瞬時に生み出すことが可能になります。情報化社会の持続可能性と利便性向上のため、AIとフォトニクス融合の研究が今後ますます注目を浴びるでしょう。
【参考文献・リンク】
Chen, S. et al. Optical generative models. Nature 644, 903–911 (2025).
https://www.nature.com/articles/s41586-025-09446-5
https://arxiv.org/abs/2410.17970
https://www.ee.ucla.edu/ucla-researchers-pioneer-optical-generative-models-ushering-in-a-new-era-of-sustainable-generative-ai/
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