論文の概要: Optical Computation-in-Communication enables low-latency, high-fidelity perception in telesurgery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.14058v1
• Date: Wed, 15 Oct 2025 19:54:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-17 21:15:14.601955
• Title: Optical Computation-in-Communication enables low-latency, high-fidelity perception in telesurgery
• Title（参考訳）: 光通信による遠隔手術における低遅延高忠実性知覚の実現
• Authors: Rui Yang, Jiaming Hu, Jian-Qing Zheng, Yue-Zhen Lu, Jian-Wei Cui, Qun Ren, Yi-Jie Yu, John Edward Wu, Zhao-Yu Wang, Xiao-Li Lin, Dandan Zhang, Mingchu Tang, Christos Masouros, Huiyun Liu, Chin-Pang Liu,
• Abstract要約: Optical Computation-in-Communication (OCiC)フレームワークは、光学通信と並行してAI推論を実行することにより、エンドツーエンドのレイテンシを大幅に削減する。 OCiCは光リモートコンピューティングユニットを直接光学通信経路に統合し、各ORCUは1チャネルあたり69テラオペレーションを実験的に達成している。 グローバルにスケールすると、OCiCは長いハール繊維のインフラストラクチャを、エクサスケールのポテンシャルを持った分散フォトニックAIファブリックに変換する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.415400862116204
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Artificial intelligence (AI) holds significant promise for enhancing intraoperative perception and decision-making in telesurgery, where physical separation impairs sensory feedback and control. Despite advances in medical AI and surgical robotics, conventional electronic AI architectures remain fundamentally constrained by the compounded latency from serial processing of inference and communication. This limitation is especially critical in latency-sensitive procedures such as endovascular interventions, where delays over 200 ms can compromise real-time AI reliability and patient safety. Here, we introduce an Optical Computation-in-Communication (OCiC) framework that reduces end-to-end latency significantly by performing AI inference concurrently with optical communication. OCiC integrates Optical Remote Computing Units (ORCUs) directly into the optical communication pathway, with each ORCU experimentally achieving up to 69 tera-operations per second per channel through spectrally efficient two-dimensional photonic convolution. The system maintains ultrahigh inference fidelity within 0.1% of CPU/GPU baselines on classification and coronary angiography segmentation, while intrinsically mitigating cumulative error propagation, a longstanding barrier to deep optical network scalability. We validated the robustness of OCiC through outdoor dark fibre deployments, confirming consistent and stable performance across varying environmental conditions. When scaled globally, OCiC transforms long-haul fibre infrastructure into a distributed photonic AI fabric with exascale potential, enabling reliable, low-latency telesurgery across distances up to 10,000 km and opening a new optical frontier for distributed medical intelligence.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は、身体的分離が感覚フィードバックと制御を損なう遠隔手術において、術中知覚と意思決定を高めるための重要な約束を持っている。 医療AIや外科ロボティクスの進歩にもかかわらず、従来の電子AIアーキテクチャは、推論と通信のシリアル処理からの複合遅延によって、根本的な制約を受け続けている。 この制限は、200ミリ秒以上の遅延がリアルタイムAIの信頼性と患者の安全性を損なう可能性がある、血管内介入のような遅延に敏感な手順において特に重要である。 ここでは,光学通信と並行してAI推論を行うことにより,エンドツーエンドのレイテンシを大幅に低減するOCiC(Opto Computation-in-Communication)フレームワークを提案する。 OCiCは光学式リモートコンピューティングユニット(ORCU)を直接光学通信経路に統合し、各ORCUはスペクトル効率のよい2次元フォトニックコンボリューションを通じて1チャネルあたり69テラ演算を実験的に達成する。 このシステムは、分類と冠動脈血管造影のセグメンテーションに基づいて、CPU/GPUベースラインの0.1%以内の超高信頼度を維持しながら、累積誤差の伝播を本質的に緩和し、深い光ネットワークスケーラビリティに対する長年の障壁である。 我々は,屋外の暗繊維配置によりOCiCのロバスト性を検証し,様々な環境条件における一貫した安定性能を確認した。 グローバルにスケールすると、OCiCは長距離繊維のインフラを、エクサスケールの可能性を持った分散フォトニックAIファブリックに変換し、最大1万kmの距離にわたる信頼性の高い低遅延遠隔手術を可能にし、分散医療インテリジェンスのための新しい光フロンティアを開放する。

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