金沢大学の砂田哲教授と埼玉大学の内田淳史教授らは、小脳の情報処理を模したリザバー計算の光回路チップを開発した。電子回路の１００倍以上の省エネ性能が期待できる。異常検知や認識などの人工知能（ＡＩ）処理を高効率で実行するための基礎技術になる。

光の配線である光導波路の中で複雑に干渉してパターンを作る現象を計算器として利用する。そこでスパイラル型の結合マルチモード導波構造を数ミリメートル角サイズのシリコンチップ中に形成した。この導波路中で生じる疑似ランダムなネットワーク構造をリザバー計算に用いる。

特殊な時系列データの予測問題に適用したところ、毎秒１ペタ（ペタは１０００兆）回以上の積和演算に相当する処理ができた。１回の積和演算に必要なエネルギーは０・１５フェムトジュール（フェムトは１０００兆分の１）と試算できた。

まだ原理実証の段階だが、光でＡＩ処理をする省エネチップなどの開発につながる。