激光人工神经元：比人脑快10亿倍的“超级大脑”
来自香港中文大学、中国科学院物理研究所等机构的研究人员取得了突破性进展，开发出一种基于激光的全新人工神经元，其处理速度比生物神经元快10亿倍，达到了惊人的10 GBaud。
速度惊人：超越生物神经元10亿倍
这项研究的核心在于其超高的处理速度。该激光人工神经元能够在1秒内处理1亿次心跳数据，或分析3479万张手写数字图像。这种速度的提升，得益于研究人员巧妙地将射频信号注入量子点激光器的可饱和吸收区，有效避免了传统光子脉冲神经元存在的延迟问题，从而实现了前所未有的高速数据处理。
技术突破：模仿生物梯级神经元功能
不同于以往主要模仿脉冲神经元的光子神经元，这项研究成功模仿了生物梯级神经元的功能。梯级神经元通过持续改变膜电位来编码信息，实现精细的信号处理。而该激光人工神经元能够以类似的方式对输入信号做出响应，并展现出强大的记忆效应和信息处理能力，甚至单个神经元就能高效执行机器学习任务。
应用前景：AI和先进计算领域的
这种速度和功能的提升，将对人工智能和先进计算领域产生深远的影响。它能够加速AI在时间关键应用中的决策过程，例如实时的心律失常检测和图像分类。此外，低能耗的特性也使其在边缘计算设备中具有巨大的应用潜力，有望构建更快速、更智能、更节能的人工智能系统。
工作机制：避开传统限制，实现高速低耗
传统的光子脉冲神经元通常将输入脉冲注入激光器的增益区域，这会导致延迟并限制了响应速度。而这项研究另辟蹊径，将射频信号注入量子点激光器的可饱和吸收区，并设计了高速射频板，从而构建了一个更快速、更简单、更节能的系统。
储层计算：高效处理时间序列数据
研究团队利用该激光人工神经元构建了一个储层计算系统，用于处理时间相关数据。该系统在心律失常检测任务中，达到了98.4%的平均准确率；在MNIST手写数字识别任务中，准确率也达到了92.3%。这证明了该技术在模式识别和序列预测等领域具有显著优势。
未来展望：持续提升速度和拓展应用
研究人员表示，未来的研究方向将集中在进一步提升激光梯级神经元的处理速度，并开发出包含级联激光梯度神经元的深度储层计算架构，以拓展其在更多领域的应用。
总而言之，这项基于激光的“超级大脑”的突破性进展，预示着人工智能和先进计算领域即将迎来一次飞跃，为未来更智能、更高效的计算技术奠定了坚实的基础。
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文章来源：新智元
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作者简介：智能+中国主平台，致力于推动中国从互联网+迈向智能+新纪元。重点关注人工智能、机器人等前沿领域发展，关注人机融合、人工智能和机器人对人类社会与文明进化的影响，领航中国新智能时代。