用光纖取代晶片  新型神經網路智慧光系統更高效

編譯／高晟鈞

人工智慧在推動生物技術、癌症診斷和各類藥物開發都扮演著舉足輕重的角色；然而，人工智慧系統的生態足跡卻是巨大的。舉例來說，訓練像是ChatGPT這樣的廣泛語言模型，一小時就需要超過幾千瓦的能量，已經足以為普通的核電廠滿載供電數小時。

耶拿萊布尼茨光子技術研究所 (Leibniz IPHT) 的研究人員與國際團隊合作開發了一項新技術，可以顯著降低未來人工智慧系統的高能源需求。

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用光纖取代晶片

研究團隊利用光纖內光波的特殊作用，成功設計出新型人工智慧節能運算系統，與依賴數千個電子元件與晶片的傳統系統不同，新型系統只使用單條光纖，便能夠以光速執行各種神經網路的任務。

「我們利用一根光纖vv來模擬眾多神經網路的運算能力，利用光的獨特物理特性，該系統可以在未來快速有效地處理大量數據。」研究小組組長Mario Chemnitz解釋道。

系統原理

該系統的資料（無論是來自影像的像素或是音軌的音頻）都會被編碼到超短光脈衝的顏色通道上，這些脈衝會通過光纖攜帶訊息，經歷各種組合、放大與衰減，而不同顏色的組合象徵著不同的信息內容。舉例來說，特定的顏色通道可以表示影像中的可見物體或是聲音中的疾病現象。

「簡單來說，像素被轉換成不同強度的原色，例如更多的紅色或更少的藍色。在光纖內這些原色會混和形成彩虹光譜中的其他顏色，例如，混和紫色表示系統處理了相當龐大的內容。」Mario解釋道。

該團隊還在一項試點研究中成功應用了這種方法，利用語音樣本診斷 COVID-19 感染，檢測率超過了迄今為止最好的數位系統。這項研究的特別之處在於，除了是第一個證明光纖光波的相互作用，可以直接對複雜信息進行分類；更重要的是無須搭載任何額外的智能軟體。

資料來源:Innovations

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