全球最快的光学神经网络处理器，创新芯片功不可没

　　运用人工智能已经是世界发展的大趋势,而人工智能神经网络是人工智能的其中一种重要模式,它能够学习以及进行复杂的运算,故用途极广,包括容貌辨识、电脑视像、医学诊断、语音辨识、自然语言处理、汽车无人驾驶以及思考策略游戏的对策。

　　一支包括香港城市大学学者在内的国际科研团队,早前便成功实现了全球最快、最强的人工智能光学神经网络处理器,其运作速度能达到每秒超过10万亿次,比旧有的同类单一光学处理器快了将近一千倍,能处理超大量、高达25万像素的超高解像度的图像,而这是以往其他光学处理器根本无法做到的。新处理器能打破旧有速度纪录,当中的“光频微梳芯片” (optical micro-comb chip) 正是关键所在。

　　装置内藏朱博士的集成光频微梳芯片。

　　这块光频微梳芯片由香港城大物理学系朱世德教授以及中国科学院西安光学精密机械研究所Brent E. Little博士合作研发,其主要结构是一个微环谐振器,能够产生一种光频效应叫“微梳”,即在同一时间能制造出大量既均匀、而且等距相隔的不同频率线,恍如彩虹一样,而一颗微梳芯片足以取代数十个不同波长的平行激光源。

　　香港城大物理学系副教授朱世德博士

　　由于单一个集成的光频微梳源能于同一时间在时间、波长及空间三个维度交织数据,新处理器便能对超大像素的图像进行高速的比较。研究团队的实验运用新处理器,对一批手写的数字图像成功进行人工智能辨识,辨识准确率高达88%。

　　更重要的是,现行广泛使用的电子处理器的能力及速度因为电子速率瓶颈问题而受到限制,但微梳比其他光源更细小及快速,而且光频微梳不会出现“电子速率瓶颈”问题。另外,团队开发的微梳芯片拥有极低耗损率及极高质素的优点,能够产生非常均匀及一致的频率线,对于制作非常有效率的光学神经网络处理器十分有利。

　　虽然由国际科企巨头如Google等研制的，进电子处理器的运行速度可以更高,但那是依赖了数以万计的微处理器并行运作,才能达到的成果。而这次研究中,团队只利用了一颗光学处理器就达到超高速的效果,说明香港城大团队参与研发的集成光频微梳芯片,在未来将有着不可预估、巨大的应用潜能。