2025-06-13 11:39
随着越来越多的互联设备对带宽的需求不断增加，用于远程办公和云计算等任务，管理所有用户共享的有限无线频谱将变得极具挑战性。
工程师们正在利用人工智能动态管理可用的无线频谱，以期降低延迟并提升性能。但大多数用于分类和处理无线信号的人工智能方法都非常耗电，而且无法实时运行。
据外媒报道，麻省理工学院（MIT）的研究人员开发出一种专为无线信号处理而设计的新型人工智能硬件加速器。新光学处理器能够以光速执行机器学习计算，在纳秒级时间内对无线信号进行分类。相关研究论文发表在期刊《Science Advances》。
这款光子芯片的速度比目前最好的数字芯片快约100倍，同时信号分类的收敛准确率达到约95%。这款新型硬件加速器还具有可扩展性和灵活性，因此可以用于各种高性能计算应用。同时，它比数字人工智能硬件加速器更小、更轻、更便宜、更节能。
该设备在未来的6G无线应用中可能尤其有用，例如通过调整无线调制格式以适应不断变化的无线环境来优化数据速率的认知无线电。
通过使边缘设备能够实时执行深度学习计算，这款新型硬件加速器可以在信号处理以外的许多应用中提供显著的加速。例如，它可以帮助自动驾驶汽车对环境变化做出瞬间反应，或使智能起搏器能够持续监测患者的心脏健康状况。
“能够分析无线信号的边缘设备将助力实现诸多应用。我们在论文中提出的观点可能为实时可靠的人工智能推理开辟诸多可能性。这项工作开启了一项可能影响深远的事业。”麻省理工学院电气工程与计算机科学系教授、量子光子学与人工智能小组及电子研究实验室（RLE）首席研究员、论文资深作者Dirk Englund说道。
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