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芬蘭坦佩雷大學和法國路易·巴斯德大學的研究團隊合作開發了一種基于光學的AI計算系統，利用超快激光脈沖和光纖實現高效信息處理，速度遠超傳統電子技術，為下一代高速、低能耗計算機提供了新方向。 傳統電子芯片在帶寬、算力和能耗方面已接近物理極限，而AI模型的復雜化進一步加劇了這些挑戰。相比之下，光計算利用光纖中的非線性光學效應，能以數千倍的速度處理數據，同時顯著降低能耗。研究團隊采用飛秒（千萬億分之一秒）激光脈沖和比頭發絲還細的特制光纖，構建了一種光學“極限學習機”（一種類似神經網絡的AI架構）。通過調控光的波長、功率和光纖的物理特性，系統可在不到一皮秒（萬億分之一秒）內完成手寫數字識別，準確率超過91%，接近主流數字方法的水平。 研究還發現，性能優化并非依賴更強的激光或更復雜的設計，而是取決于光纖長度、色散（不同波長傳播速度差異）效應與光功率的精細平衡。這一突破表明，光學計算的核心優勢在于對光信號的高效編碼與調控，而非單純提高硬件強度。 該成果為光電子混合AI系統奠定了基礎，未來可應用于實時信號處理、環境監測及超高速AI推理。研究團隊強調，通過融合非線性光學與機器學習，有望開發出兼具超高速和低能耗的新型計算硬件。 《每日科學》網站（www.sciencedaily.com） |
