Xingyuan (Mike) Xu博士展示集成光学微梳芯片，该芯片构成了光学神经形态处理器的核心部分。图片来源：斯威本科技大学
由斯威本科技大学领导的国际团队展示了世界上最快、最强大的人工智能光学形态处理器，其运行速度超过每秒10万亿次运算（TeraOPs/s），能够处理超大规模数据。这一突破发表在著名杂志《自然》上， 意味着神经网络和神经形态处理的巨大飞跃。
人工神经网络作为人工智能的一种重要形式，可以“学习”并执行复杂的操作，并广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、面部识别、语音翻译、策略游戏、医疗诊断和其他领域。受大脑视觉皮层系统的生物结构启发，人工神经网络提取原始数据的主要特征，以前所未有的准确性和简洁性来预测属性和行为。
在斯威本科技大学David Moss教授、Xingyuan Xu博士（莫纳什大学Swinburne）和皇家墨尔本理工大学杰出教授Arnan Mitchell的带领下，该团队在光学神经网络领域取得了非凡的成就：极大地提高了该网络的计算速度和处理能力。
这个团队展示了一种光学神经形态处理器，其运行速度比任何以前的处理器都要快1000倍以上，并且还能处理创纪录大小的超大规模图像，足以实现全面部图像识别，这是其他光学处理器无法做到的。
Swinburne光学科学中心主任Moss教授说： “正如我们在2020年5月达成的创世界纪录的互联网数据速度一样，这一突破是通过光学微梳子实现的。”
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虽然最先进的电子处理器（例如Google TPU）的运行速度可以超过100TeraOPs/s，但这是通过数以万计的并行处理器完成的。相比之下，该团队展示的光学系统使用的是单个处理器。通过集成的微梳光源，使用一种新技术，可以在时间、波长和空间维度上同时交织数据。
微梳是一种相对较新的设备，它就像彩虹一样，单个芯片上有数百个高质量红外激光。该设备比任何光源设备都更快、更小、更轻且更便宜。
“自从我发明它们以来的10年中，集成微梳状芯片已经变得极为重要，在信息通信和处理方面取得如此巨大的进步，着实令人激动。微梳为我们提供极大的希望，可以用来满足世界对信息无限的需求。”Moss教授说。
该研究报告的共同作者、莫纳什大学电子与计算机系统工程系的博士后Xu博士说：“该处理器可以用作任何（基于光学或电子）神经形态硬件的通用超高带宽前端，为实时超高带宽数据带来海量触手可及的数据机器学习资源。”
Xu博士解释说：“我们正在对未来处理器的外观进行一个简单的预告。它切实地向我们展示了如何通过创新地使用微梳子来显著扩展处理器的功能。”
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皇家墨尔本理工大学的教授Mitchell补充说：“这项技术适用于所有形式的处理和通信，它将产生巨大的影响。从长远来看，我们希望在芯片上实现完全集成的系统，从而大大降低成本和能耗。”
“卷积神经网络一直是人工智能革命的核心，但现有的硅技术日益呈现出处理速度和能源效率的瓶颈。”该研究团队的主要支持者、来自斯威本和沃尔特与伊丽莎白霍尔研究所 (Walter and Elizabeth Hall Institute) 的Damien Hicks教授说。
他补充说：“这一突破展示了新的光学技术是如何使此类网络更快更高效，并且深刻地证明了跨学科思维的好处，即从一个领域汲取灵感和勇气，并用来解决其他领域的根本问题。”
翻译：顾瑀鸣
审校：黄薇
引进来源：斯威本科技大学
本文来自：中国数字科技馆
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