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澳大利亚研究人员研制出一款超紧凑型AI芯片，可借助光的能量、以光速开展计算。
这款纳米光子芯片原型由悉尼大学悉尼纳米中心完全自主研发，利用光粒子（光子）实现运算。研究人员表示，随着全球对人工智能的需求持续增长，该原型有望在研发更高能效的 AI 硬件方面发挥重要作用，还可能降低未来计算系统的整体能耗。
传统计算机芯片依靠电处理信息，即让微小带电粒子（电子）在导线中传输，这一过程会产生热量。这款纳米光子芯片原型则使用光。光可以在材料中传输而不受电阻影响，因此不会像电那样产生热量。当光穿过芯片内的纳米结构时，这些结构会自动完成计算。
芯片上的纳米结构尺寸仅数十微米，与一根头发的宽度大致相当。这些纳米结构共同构成神经网络：模拟人脑的人工神经元，可完成识别与计算任务。该原型能在皮秒级（万亿分之一秒）内完成计算，这正是光穿过纳米结构所需的时间。
研究人员指出，光子技术的优势在于运算速度大幅提升，可达到光速级别；且该技术用光而非电工作，与当前需要消耗大量水和能源的数据中心形成鲜明对比。
悉尼大学电气与计算机工程学院教授、光子学研究团队负责人Xiaoke Yi表示：“我们重新构想了光子学如何用于设计新型高能效、超高速计算机处理芯片。人工智能正日益受到能耗问题的制约。这项研究利用光实现神经计算，能够打造速度更快、能效更高、尺寸超紧凑的 AI 加速器。”
为验证这项技术，研究人员对该纳米光子芯片进行训练，使其对超过 1 万张生物医学图像进行分类，包括乳腺、胸部与腹部核磁共振扫描图像。在模拟与实验中，该纳米光子神经网络的分类准确率达到约 90% 至 99%。该技术为构建可持续 AI 基础设施提供了可行路径，既能支撑不断增长的计算需求，又不会让功耗同步上升。
光子学（以光子为基础的电子学）是研究调控光粒子的学科，已应用于激光、光纤网络、医学成像等日常技术。但将光子学用于计算机处理，是近年来才开始探索的方向；随着 AI 需求激增，相关研究愈发紧迫。参与该原型设计与核心实现的博士生乔尔・斯韦德表示，该原型证明可以将智能直接嵌入纳米级光子结构中。
十多年来，悉尼大学光子学研究团队长期致力于突破光子学的技术极限，推动技术升级，包括利用光子学应对无线通信挑战，以及研发可检测环境中化学或生物痕量物质的先进传感技术。在纳米光子芯片原型测试成功后，Xiaoke Yi团队正推进该技术，致力于研发更大规模的光子神经网络。
