美國科學家研發出一款光基芯片 ，可利用光與電協同工作
，高效完成人工智能（AI）中功耗極高的圖像識別等任務。新型芯片能效比執行同樣任務的傳統芯片提升10倍甚至百倍以上，有望顯著緩解AI應用對電力的巨大需求 ，同時推動更高性能AI系統和模型的發展 。相關研究成果發表于最新一期《先進光子學》雜志
。

　　新型芯片由佛羅里達大學 、佛羅里達半導體研究所
、加州大學洛杉磯分校及喬治華盛頓大學合作研制。研究團隊將光學元件直接集成于硅芯片之上
，構建出一個借助激光與顯微透鏡進行卷積運算的系統，大幅降低了執行AI任務時的能耗 。卷積運算是機器學習的核心功能 ，常用于圖像、視頻和文本中的模式識別，通常需消耗大量算力
。

　　該芯片采用標準半導體工藝
，在芯片表面蝕刻了兩組微型菲涅耳透鏡。在執行卷積運算時，機器學習數據首先被轉換為激光信號 ，穿過透鏡完成數學變換
，最終結果再轉回數字信號，以完成AI任務 。

　　測試表明 ，該光基芯片對手寫數字的分類準確率可達98%
，媲美傳統電子芯片。研究團隊稱，這是首次將此類光學計算集成于芯片 ，并應用于AI神經網絡
。他們還證實
，該芯片可通過不同顏色的激光同步處理多路數據流。

　　隨著AI日益成為多項技術的核心，其電力消耗也因模型復雜化而急劇上升 ，對能源效率和可持續性構成挑戰 。研究團隊表示
，這款光基芯片以更低能耗執行高功耗AI任務，有望成為解決這一問題的關鍵技術
。