
隨著連網裝置快速增加,視訊會議、雲端遊戲和智慧家庭等應用對頻寬需求日益升高,管理有限的無線頻譜成為當前重大挑戰。解決這個問題的關鍵在於高效能即時處理技術,而麻省理工學院(MIT)研究團隊最新突破有望徹底改變現狀。
MIT研發的光學AI處理器,已在《Science Advances》期刊發表,能以光速處理無線信號,實現前所未有的運算效率。這款名為MAFT-ONN(乘法類比頻率轉換光學神經網路)的晶片,能在奈秒內完成信號分類,速度比現有數位系統快近100倍,且能耗遠低於傳統AI硬體。
與傳統數位處理器需先將信號轉為圖像再進行處理不同,MAFT-ONN直接在頻域中操作,跳過數位轉換步驟,達到大幅節能及加速。這款晶片一次測量能達85%分類準確率,多次測量可超過99%,全程僅需120奈秒,遠勝現有技術。
MAFT-ONN設計獨特,每個神經網路層僅需一個裝置,可集成一萬個神經元於單一晶片,並採用「光電乘法」技術實現高效率運算。研究團隊必須自行開發機器學習架構來匹配硬體特性,確保晶片物理特性能被充分利用。
這項技術在未來6G網路中尤為重要,能使「認知型無線電」等智慧設備即時適應網路條件,維持穩定連線。研究團隊成員Ronald Davis III表示,隨著測量時間增加,準確率會提升,而MAFT-ONN超快速的處理時間使這個過程完全不影響效能。
MIT電機與電腦科學系教授德克·英格倫(Dirk Englund)指出:「這項技術為即時可靠的AI推論開啟眾多可能性,是具深遠影響的開端。」此晶片不僅可改變無線通訊,還能應用於自駕車即時環境反應、智慧醫療裝置等領域。
研究團隊下一步計劃應用「複用技術」提升晶片效能,並拓展至更複雜的深度學習架構,包括Transformer模型和大型語言模型。這項突破將深遠影響各種需要即時、高效AI的技術領域,為真正的智慧連線時代奠定基礎。
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(首圖為示意圖,來源:MIT)