中国本土の新AI計算アーキテクチャ、フーリエ変換を約4倍高速化 - NewsTomo

AIや通信の“基礎計算”として広く使われるフーリエ変換を、ハードウェア側の工夫で大幅に高速化する——そんな研究成果が2026年1月9日（金）、学術誌「Nature Electronics」に掲載されました。北京大学の研究者らは、新しい計算アーキテクチャにより計算性能を約4倍近く引き上げられるとしています。

何が起きた？要点を短く

北京大学の研究者チームが、周波数変換（フーリエ変換など）を効率よく処理する新アーキテクチャを開発
電流・電荷・光など、計算に向いた「物理領域」で処理を分担させる“マルチ物理領域”の設計が柱
フーリエ変換の処理速度を、約1300億回/秒から約5000億回/秒へ引き上げたと報告
精度を保ちつつ消費電力を抑える方向での改善も狙う

フーリエ変換とは？「信号の翻訳機」

研究の中心にあるのは「フーリエ変換」です。これは、音声や画像のような複雑な信号を、周波数（どんな“波”がどれくらい混ざっているか）の情報に変換する計算手法で、科学・工学の幅広い場面で基盤になっています。

たとえば、通信の信号処理、画像処理、センサーの解析などでは、周波数の世界に“翻訳”してから扱うほうが効率的なことが多く、そこでフーリエ変換が頻出します。

新アーキテクチャの肝：計算を「得意な物理領域」に割り当てる

研究チームは、周波数変換に適した2つの新しいデバイスを、マルチ物理領域のアーキテクチャとして統合したと説明しています。ポイントは、計算の種類に応じて、電流・電荷・光など“それぞれが得意な物理領域”で動かす発想です。

北京大学の人工知能研究院（Institute for Artificial Intelligence）の研究者、陶耀宇（Tao Yaoyu）氏は、この設計により「異なる計算パラダイムを最適な物理領域で動作させ、計算効率を高められる」と述べています。

「補い合う」2デバイスで高速化

陶氏によると、統合システムは、周波数生成・変調・インメモリ計算（メモリ上で計算を進め、データ移動の負担を減らす考え方）において、2デバイスの相補的な利点を活用します。その結果、精度を維持しつつ消費電力を抑えながら、フーリエ変換の速度を約1300億回/秒から約5000億回/秒へ引き上げたとしています。