麻省理工学院研发光速AI处理器，突破无线信号处理技术瓶颈 | 6G通信与自动驾驶新突破

美国麻省理工学院（MIT）研究团队近日宣布开发出一款革命性光学人工智能（AI）硬件加速器，其性能远超传统数字AI加速器。该处理器专为无线信号处理设计，能以光速执行机器学习运算，在数十纳秒内完成高精度信号分类，准确率高达95%，为6G通信、自动驾驶及智能医疗等领域带来突破性进展。

光速运算颠覆传统架构
传统数字AI加速器需将无线信号转化为图像后通过深度学习模型分类，过程计算密集且延迟显著。MIT团队提出的“乘性模拟频域变换光学神经网络”（MAFT-ONN）架构，直接利用光信号完成数据编码与处理，省去数字化步骤，显著提升效率。实验显示，该系统单次分类准确率达85%，经多次测量后可达99%以上，全程仅需约120纳秒，比现有数字方案快约100倍。

高性能与低能耗兼具
该光子芯片通过光电乘法技术集成多达1万个神经元，一次性完成所有乘法运算，避免了传统架构中为每个神经元单独配置硬件的复杂性。其体积更小、能耗更低，成本仅为数字加速器的部分，适用于边缘计算设备。研究团队指出，该技术可优化6G通信中的认知无线电，实时适应无线环境变化以提升数据速率，同时为自动驾驶车辆的环境感知、智能起搏器的健康监测等场景提供瞬时响应能力。

应用前景广阔
论文资深作者Dirk Englund教授表示，这一技术为实时AI推理开辟了新路径，未来或推动信号处理以外的多领域革新。随着高性能计算需求激增，光学AI处理器有望成为下一代通信与智能系统的核心组件。

此项研究成果已发表于《科学进展》杂志，并获学界广泛关注，标志着AI硬件加速技术迈入全新阶段。