人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)成為我們?cè)诰€日常生活不可或缺的一部分。例如，搜索引擎(例如Google)使用智能排名算法，而視頻流服務(wù)(例如Netflix)則使用機(jī)器學(xué)習(xí)來個(gè)性化電影推薦。

隨著對(duì)在線AI的需求持續(xù)增長(zhǎng)，加快AI性能并找到降低能耗的方法的需求也在增長(zhǎng)。

現(xiàn)在，由華盛頓大學(xué)領(lǐng)導(dǎo)的團(tuán)隊(duì)提出了一個(gè)可以提供幫助的系統(tǒng)：使用相變材料的光學(xué)計(jì)算核心原型。該系統(tǒng)快速，高效節(jié)能，并且能夠加速AI和機(jī)器學(xué)習(xí)中使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。該技術(shù)也是可擴(kuò)展的，可直接應(yīng)用于云計(jì)算。

“我們開發(fā)的硬件經(jīng)過優(yōu)化，可以運(yùn)行人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，這實(shí)際上是AI和機(jī)器學(xué)習(xí)的骨干算法，”威斯康星大學(xué)電氣與計(jì)算機(jī)工程與物理學(xué)副教授，高級(jí)作者M(jìn)o Li說。“這項(xiàng)研究進(jìn)展將使AI中心和云計(jì)算更加節(jié)能，并且運(yùn)行速度更快。”

該團(tuán)隊(duì)是世界上第一個(gè)在光學(xué)計(jì)算中使用相變材料來通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像識(shí)別的團(tuán)隊(duì)。識(shí)別照片中的圖像是人類容易完成的事情，但是對(duì)AI的計(jì)算要求很高。由于圖像識(shí)別需要大量計(jì)算，因此被認(rèn)為是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算速度和精度的基準(zhǔn)測(cè)試。該團(tuán)隊(duì)證明，運(yùn)行人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光學(xué)計(jì)算核心可以輕松通過此測(cè)試。

威斯康星大學(xué)電子與計(jì)算機(jī)工程系研究生吳昌明說：“光學(xué)計(jì)算最初是在1980年代出現(xiàn)的，但后來在微電子學(xué)的陰影下逐漸消失。” “現(xiàn)在，由于摩爾定律的終結(jié)，集成光子技術(shù)的進(jìn)步以及人工智能計(jì)算的需求，它已經(jīng)得到了改進(jìn)。這非常令人興奮。”