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據最新一期《科學進展》雜志報道，美國麻省理工學院團隊開發(fā)出一種專為無線信號處理而設計的全新人工智能（AI）硬件加速器。這種光學處理器能以光速進行機器學習運算，可在數十納秒內完成無線信號分類，且準確率可達95%。其可廣泛應用于高性能計算場景，遠勝現有的數字AI加速器。

傳統的數字AI加速器需將無線信號轉化為圖像，再通過深度學習模型進行分類。這種方法盡管準確率高，但神經網絡計算密集，響應速度難以滿足微秒級甚至更低的延遲要求。

團隊此次開發(fā)了一種專為信號處理設計的光學神經網絡架構，利用光信號直接進行數據編碼與處理，從而提升了計算效率，降低了能耗。這個稱為“乘性模擬頻域變換光學神經網絡”（MAFT-ONN）的系統，在無線信號被數字化之前，就在頻域中完成所有信號編碼與機器學習運算，極大提升了可擴展性。

團隊通過“光電乘法”技術，僅用一個設備就可集成1萬個神經元并一次性完成所有乘法運算，無需為每個神經元單獨配置硬件。同時，該網絡可在光路中直接完成所有線性與非線性計算操作。實驗顯示，MAFT-ONN一次性分類的準確率達85%，結合多次測量后可迅速提升至99%以上。整個過程耗時僅約120納秒，遠快于傳統數字射頻設備的微秒級AI推理速度。

該芯片尤其適用于未來6G通信場景，例如認知無線電，可根據無線環(huán)境變化自動調整調制方式，從而優(yōu)化數據傳輸。此外，它還可為邊緣計算設備賦能，如協助自動駕駛汽車實現快速響應，或為智能起搏器提供實時健康監(jiān)測能力。