IT时报记者 孙妍

近日，悉尼大学研究人员开发出一种超紧凑型人工智能芯片，能够利用光的力量进行计算，并且以光速完成运算，该芯片原型完全在悉尼大学内部的纳米实验室制造，该项研究展示了如何将人工智能模型直接设计进纳米尺度的光子结构中，使其通过操控光来完成机器学习所需的数学运算。

传统计算机芯片依靠电流处理信息，即通过导线移动微小的带电粒子，这一过程会产生热量。而这种纳米光子芯片原型使用的是光，光在材料中传播时不会像电流那样产生电阻，因此不会以相同方式产生热量。芯片上的纳米结构尺寸只有几十微米，大约相当于一根人类头发的直径。这些纳米结构共同构成一个神经网络——即模拟人脑神经元的人工神经元，用于识别信息并完成计算。当光穿过芯片中的纳米结构时，这些结构本身能在皮秒级时间尺度即万亿分之一秒上完成计算，这正是光通过纳米结构所需的时间。

“我们重新构想了光子技术的应用方式，用它来设计新一代节能且超高速的计算处理芯片。”悉尼大学光子学研究组负责人、电气与计算机工程学院仪晓可教授、表示。光子学（Photonics）是研究如何控制光粒子的科学，也被称为“基于光子的电子学”。这项技术已经广泛应用于日常生活，例如激光技术、光纤通信网络、医学影像设备等，但将光子技术用于计算处理，只是近年来才开始受到广泛关注，尤其是在 AI 需求迅速增长的背景下。

仪教授表示，人工智能的发展正越来越受到能源消耗的限制，这项研究利用光来执行神经计算，相比目前需要消耗大量的水和能源来维持运行的数据中心，其优势不仅在于计算速度极快，而且还依靠光而非电力运行，从而实现更快、更节能、更紧凑的人工智能加速器。参与该芯片设计与实现的博士生乔尔·斯韦德表示，这一原型展示了如何将智能直接嵌入纳米级光子结构中。

为了验证该技术，研究人员训练这款纳米光子芯片对超1万张生物医学图像进行分类，包括乳腺、胸部和腹部的 MRI 扫描图像。在模拟和实验中，该纳米光子神经网络实现了约 90% 至 99% 的分类准确率。

十多年来，悉尼大学光子学研究团队一直想要突破光子技术的极限，以推动技术进步。他们的研究还包括利用光子技术解决无线通信和先进传感技术方面的挑战，例如开发能够在环境中检测和测量化学或生物痕量物质的传感系统。