輕型芯片效率高100倍

該芯片是為組合操作而設計的，這是學習機的基本功能，它允許AI系統檢測圖像，視頻和文本中的模式。這些操作通常需要高計算機功率。將光學成分直接集成在矽芯片中，研究人員使用光和微觀激光器的微觀鏡頭，大大降低能耗並迅速減少加工。

佛羅里達大學萊茵市中心Fotonika老師Volker J. Surger說：“大約在零能源學習密鑰學習方面，是為將來的AI系統製造的。” “這是繼續在營業額中擴展AI技能。”

在測試中，將原型芯片書面數字與大約98％的準確性（傳統薯條）進行了比較。該系統在兩個縮略圖中使用了一組鏡頭 – 在排水溝中發現的鏡頭的平坦版本。這些鏡片比人的頭髮更緊，並直接記錄下來。

為了開展業務，機器學習數據首先成為芯片激光器。光穿過新鮮的鏡片，從而導致數學轉換。然後，它成為完成AI任務的數字信號。

“有人將這種類型的光學計算放入芯片中，並已應用於AI神經網絡，” Hangbo Yang說，Sorenger教授和研究的作者說。

該組還表明，芯片可以使用不同顏色的激光器處理多個電流數據電流 – 一種稱為波長多重組的技術。楊說：“我們可以有很多波長或顏色，淺色和顏色通過鏡頭。” “這是光子學的重要優勢。”

這項研究與佛羅里達州埃爾迪埃爾研究所，加州大學洛杉磯分校和喬治華盛頓大學合作。 Siper表示，類似芯片的芯片製造商已經在其AI系統的某些部分中使用了光學元素，這可以促進這項新技術。

索雷爾說：“在不久的將來，基於芯片的光學元件將成為每個AI芯片的關鍵部分。” “接下來是光學計算機。”