評論員文章

運用人工智能已經是世界發展的大趨勢,而人工智能神經網絡是人工智能的其中一種重要模式,它能夠學習以及進行復雜的運算,故用途極廣,包括容貌辨識、電腦視像、醫學診斷、語音辨識、自然語言處理、汽車無人駕駛以及思考策略游戲的對策。

一支包括香港城市大學學者在內的國際科研團隊,早前便成功實現了全球最快、最強的人工智能光學神經網絡處理器,其運作速度能達到每秒超過10萬億次,比舊有的同類單一光學處理器快了將近一千倍,能處理超大量、高達25萬像素的超高解像度的圖像,而這是以往其他光學處理器根本無法做到的。新處理器能打破舊有速度紀錄,當中的“光頻微梳芯片” (optical micro-comb chip) 正是關鍵所在。

裝置內藏朱博士的集成光頻微梳芯片。

這塊光頻微梳芯片由香港城大物理學系朱世德教授以及中國科學院西安光學精密機械研究所Brent E. Little博士合作研發,其主要結構是一個微環諧振器,能夠產生一種光頻效應叫“微梳”,即在同一時間能制造出大量既均勻、而且等距相隔的不同頻率線,恍如彩虹一樣,而一顆微梳芯片足以取代數十個不同波長的平行激光源。

香港城大物理學系副教授朱世德博士

由于單一個集成的光頻微梳源能于同一時間在時間、波長及空間三個維度交織數據,新處理器便能對超大像素的圖像進行高速的比較。研究團隊的實驗運用新處理器,對一批手寫的數字圖像成功進行人工智能辨識,辨識準確率高達88%。

更重要的是,現行廣泛使用的電子處理器的能力及速度因為電子速率瓶頸問題而受到限制,但微梳比其他光源更細小及快速,而且光頻微梳不會出現“電子速率瓶頸”問題。另外,團隊開發的微梳芯片擁有極低耗損率及極高質素的優點,能夠產生非常均勻及一致的頻率線,對于制作非常有效率的光學神經網絡處理器十分有利。

雖然由國際科企巨頭如Google等研制的最先進電子處理器的運行速度可以更高,但那是依賴了數以萬計的微處理器并行運作,才能達到的成果。而這次研究中,團隊只利用了一顆光學處理器就達到超高速的效果,說明香港城大團隊參與研發的集成光頻微梳芯片,在未來將有著不可預估、巨大的應用潛能。

免責聲明：市場有風險，選擇需謹慎！此文僅供參考，不作買賣依據。