▲陸港專家研究基於雷射的AI神經元，運算能力比人腦快10億倍。（圖／翻攝《Optica期刊》）
記者魏有德／綜合報導
香港中文大學、大陸中科院物理研究所等專家及研究員近期在《Optica期刊》上發表一種基於「雷射」的人工神經元相關研究。研究指出，該AI神經元基於晶片的量子點雷射器，不僅能完全模仿人類神經細胞功能，其10GBaud訊號處理速度，代表比生物神經元快整整10億倍，也就是說，AI神經元能在1秒內處理1億次心跳數據，在1秒內分析3479萬張手寫數位圖像。
▲AI神經元的發展牽動算力及縮短AI迭代更新的時間。（圖／路透）
《新智元》公眾號分析稱，激光（雷射，下同）人工神經元能夠以模仿生物神經元行為的方式，對輸入信號（訊號，下同）做出響應，由於其超快的數據處理速度和低能耗，正被探索用作顯著增強計算的一種方式。
研究認為，研究人員使用的雷射分級神經元是電注入的。相較於現有的雷射神經元演示中，雷射是使用光學注入，系統需要輔助可調諧雷射光源和額外的光電調製器[ 19-23、25、26、30 ]。與這些替代方案相比，我們的電注入雷射神經元不需要任何外部雷射泵浦和調製器，從而降低了硬體成本、系統複雜性和能耗。
港中大研究小組負責人Chaoran Huang（黃超然）表示，「激光梯級神經元突破了當前光子脈衝神經元的速度限制，我們構建的一個儲層計算系統（reservoir computing system），在模式識別和序列預測等AI任務中展現出卓越的性能。」
他強調，憑藉強大記憶效應和出色的資訊處理能力，單個激光梯度神經元，可以表現得像一個小型神經網路，即便沒有額外複雜連接的單個激光梯級神經元，也能高效地執行機器學習任務。
此外，研究人員使用的QD雷射可以整合到大規模分級神經元陣列中，顯示出實現深層儲層架構和能夠執行高度複雜的人工智慧任務的大規模光學神經網路之希望。
該研究假使持續證明可行，未來可實現片上深水庫架構，以便能夠處理更複雜的人工智慧任務，仿生整合光子分級神經元作為下一代光學非線性運算單元，為高速光子神經形態運算開闢了一條新路線。
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