視覚情報をいかに効率的かつ低消費電力で同時に取得し、トークン化するかは、現在のフィジカルAIハードウェア分野で解決が急がれる重要な課題だ。南京大学の教授である繆峰氏、梁世軍氏の研究チームはこのほど、シンガポール国立大学の研究チームと共同で光を直接トークンに変換できる超低消費電力の新型スマートビジョンセンサーチップ「光語芯（LightTok）」を世界に先駆けて開発した。
同チップが生成したトークンはそのままエンコーダーに入力でき、画像認識を実行できる。関連研究成果は19日、国際学術誌ネイチャーセンサーズにオンライン掲載された。科技日報が伝えた。
今回の研究で研究チームは、トークン生成のプロセスをセンサー側に移動させ、センサー内で画像の取得、画像の分割、画像ブロックの埋め込みなどの機能を直接実行する方式を世界で初めて提案した。
梁氏は「チップ上で『光入力、トークン直接出力』という物理計算を実現し、データ転送という最大のエネルギー消費要因を根本的に排除した。この『物理トークン化』方式によって、チップは受動的な画像記録装置から、能動的に視覚的意味を生成する装置へと変わった。『光語芯』の視覚変換アーキテクチャを基盤とするシステムの認識精度は87．3％に達し、従来のソフトウェアによる認識率の基準値に近い水準となった。また従来方式と比較して、トークン化段階のエネルギー効率は10倍以上向上した」と説明した。（提供/人民網日本語版・編集/YF）
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