光纤电缆存在瓶颈问题。尽管它们能够以光速传输编码数据,但将编码数据转换成可理解的信息通常需要速度较慢、能耗更高的设备。然而,基于被动神经网络领域的先前创新,中国上海理工大学 (USST) 的一个团队正在开发一种微观解决方案:一种利用光物理来分析数据的新型人工智能芯片,仅需消耗一小部分能量。更重要的是,每个芯片只有盐粒大小。 《自然光子学》杂志发表的一项研究详细介绍了最近的进展,该研究依赖于一种神经网络形式,这种形式由加州大学洛杉矶分校的研究人员于 2018 年首次开发。这种方法被称为“全光学衍射深度神经网络”,它使用图案化的 3D 打印无源元件层,这些无源元件精确堆叠在一起。然后训练系统利用光子完成复杂的计算。 正如《新科学家》杂志 解释说,USST 团队最近以这个概念为起点,创建了一个“被动、训练有素的神经网络”,该网络可以物理操纵光来执行计算分析。然而,所有这些数据编码光都是通过不超过一根人类头发宽度的光纤传输的——因此他们需要他们的 AI 芯片同样小,以便读取每个光子。 研究人员依靠“三维双光子纳米光刻技术”构建每个微型芯片,这些芯片使用超薄聚合物层。然后,他们将芯片连接到光纤线的末端,当数据以光速通过电缆时,芯片会在那里处理数据。为了测试这项发明,该团队将数字图像编码为光子,然后通过光纤线发送。然后,人工智能芯片成功读取数据并以最小的模糊度重新创建每个数字图像。这种图像识别现在是许多人工智能系统中的基本功能,盐大小的芯片可以在万亿分之一秒内完成这一操作。它们使用的能量仅为当今基于人工智能的图像识别技术的千分之几。 目前,该系统还远远不够完美。芯片哪怕是最小的缺陷都会降低整个系统的性能,而且每个芯片都必须根据具体工作进行定制。不过,发明者相信这项技术最终可以提供“前所未有的功能”。这些功能可能包括内窥镜成像等情况,甚至可能用于量子计算。 |
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