文章摘要
【关 键 词】 激光神经元、信号处理、人工智能、模式识别、边缘计算
香港中文大学和中国科学院物理研究所的研究人员开发了一种基于激光的人工神经元，这种神经元不仅能够完全模仿真实神经细胞的功能，还实现了10GBaud的信号处理速度，比生物神经元快10亿倍。这项技术的最新研究发表在Optica期刊上，展示了其在AI和先进计算领域的潜在影响力，特别是在模式识别和序列预测能力上的提升。
该技术的关键突破在于创新的设计方法，传统的光子脉冲神经元通过将输入脉冲注入激光器的增益区域工作，这种方式会导致延迟，限制了神经元的响应速度。而最新研究中，研究团队将射频信号注入量子点激光器的可饱和吸收区，巧妙地避开了这一限制，并为可饱和吸收区设计了高速射频板，产生了一个更快速、更简单、节能的系统。
激光人工神经元能够以模仿生物神经元行为的方式，对输入信号做出响应，由于其超快的数据处理速度和低能耗，正被探索用作显着增强计算的一种方式。港中文研究小组负责人Chaoran Huang表示，激光梯级神经元突破了当前光子脉冲神经元的速度限制，构建的储层计算系统在模式识别和序列预测等AI任务中展现出卓越的性能。单个激光梯度神经元可以表现得像一个小型神经网络，即使没有额外复杂连接，也能高效地执行机器学习任务。
研究团队进一步展示了激光梯级神经元的能力，将其用于构建储层计算系统，这是一种使用特定网络来处理时间相关数据的计算方法，常用于语音识别、天气预测等领域。激光梯级神经元的类神经元非线性动力学特性，以及快递处理速度，使其成为支持高速储层计算的理想选择。在具体实验中，该系统展现出每秒能处理1亿次心跳数据，并以98.4%的平均准确率检测到心率失常模式的令人印象深刻的性能。
这项技术的发展意味着能够加速AI在时间关键应用中的决策过程，保持高精度的同时，显著提升了处理速度。未来，如果激光神经元被整合到边缘计算设备中，将实现更快速、更智能的人工智能系统，并显著降低能源消耗。研究人员表示，下一步将努力提升激光梯度神经元的处理速度，并开发出包含级联激光梯度神经元的深度储层的计算架构。
原文和模型
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【原文作者】 新智元
【摘要模型】 moonshot-v1-32k
【摘要评分】 ★★★★☆
