跟着联网建立快速加多，视频会议、云计较游戏和智能家庭等应用对带宽需求日益升高，料理有限的无线频谱成为现时关键挑战。惩办这个问题的关节在于高性能即时处理本领，而麻省理工学院（MIT）盘考团队最新冲破有望透顶改变近况。
MIT研发的光学AI处理器，已在《Science Advances》期刊发布，能以光速处理无线信号，杀青前所未有的运算纵脱。这款名为MAFT-ONN（乘法模拟频率蜕变光学神经集结）的芯片，能在奈秒内完成信号分类，速率比现存数字系统快近100倍，且能耗远低于传统AI硬件。
与传统数字处理器需先将信号转为图像再进行处理不同，MAFT-ONN径直在频域中操作，跳过数字蜕变步调，达到大幅节能及加快。这款芯片一次测量能达85%分类准确率，屡次测量可着手99%，全程仅需120奈秒，远胜现存本领。
MAFT-ONN联想私有，每个神经集结层仅需一个建立，可集成一万个神经元于单一芯片，并接收“光电乘法”本领杀青高纵脱运算。盘考团队必须自行设备机器学习架构来匹配硬件特质，确保芯片物理特质能被充分诓骗。
这项本领在改日6G积聚集尤为要紧，能使“理会型无线电”等智能建立即时适当集结要求，保管褂讪流通。盘考团队成员Ronald Davis III显露，跟着测量时刻加多，准确率会普及，而MAFT-ONN超快速的处理时刻使这个经由通盘不影响性能。
MIT电机与计较机科学系进修德克·英格伦（Dirk Englund）指出：“这项本领为即时可靠的AI践诺掀开繁密可能性，是具长远影响的开端。”此芯片不仅可改变无线通讯，还能应用于自动驾驶汽车即时环境反映、智能医疗建立等限度。
盘考团队下一步规划应用“复用本领”普及芯片性能，并拓展至更复杂的深度学习架构，包括Transformer模子和大型话语模子。这项冲破将长远影响各式需要即时、高效AI的本领限度，为实在的聪慧流通期间奠定基础。
（首图为显露图开云体育，来源：MIT）