在人工智能硬件领域取得的一项重大突破中，研究人员展示了玻璃光纤有望取代硅，成为下一代AI处理系统的基础。
来自芬兰坦佩雷大学和法国玛丽·路易斯·巴斯德大学的合作研究团队，成功证明了通过超细玻璃光纤传递强激光脉冲，可以以前所未有的速度实现AI类计算。他们的研究成果发表在《Optics Letters》期刊上，展示了一种被称为极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）的新型计算架构，其灵感来源于神经网络。
“与传统电子学和算法不同，我们通过强光脉冲与玻璃之间的非线性相互作用实现计算。”该研究的主要负责人、博士后研究员Mathilde Hary和Andrei Ermolaev博士解释道。研究团队利用飞秒激光脉冲——其持续时间比相机闪光灯短十亿倍——并将其限制在比人类头发还细的区域内，成功演示了他们的光学ELM系统。
这一方法相较于传统电子计算具有显著优势。当前，传统电子技术在带宽、数据吞吐量和能耗等方面已接近极限，而光纤能够以快数千倍的速度转换输入信号，并通过非线性作用放大微小差异，使其可被识别。
这对AI领域意义重大。随着AI模型不断扩展、能耗日益增加，电子处理的局限性愈发明显。光学计算有望通过大幅提升处理速度并降低能耗，为AI系统的扩展提供解决方案，这对于未来AI发展至关重要。
“通过融合物理学与机器学习，我们正在为超高速、低能耗的AI硬件开辟新路径。”研究负责人之一Goëry Genty教授表示。团队的目标是最终开发出能够实时运行、并可脱离实验室环境的片上光学系统。
该研究获得了芬兰研究委员会、法国国家研究署以及欧洲研究委员会的资助，未来有望应用于实时信号处理、环境监测和高速AI推理等领域。随着传统硅基计算逐渐逼近物理极限，这一光学计算突破或将成为AI处理技术的未来方向。