商傳媒｜責任編輯／綜合外電報導
澳洲雪梨大學（University of Sydney）的研究團隊，近日成功開發出一款超微型人工智慧（AI）晶片原型。這款奈米光子晶片利用光的力量進行運算，速度可達光速，有助於開發更具能源效率的AI硬體。
該晶片完全由雪梨大學奈米中心（Sydney Nano Hub）內部團隊打造。研究人員指出，隨著全球對AI的需求持續增長，這項技術有潛力降低未來運算系統的整體能源消耗。
傳統電腦晶片使用電力來處理資訊，透過在電線中移動帶電粒子（電子）產生運算，過程中會產生熱能。而這款奈米光子晶片原型則使用光，光可以在材料中傳播而不會產生電阻，因此不會像電力那樣產生熱能。當光通過晶片原型內的奈米結構時，這些結構本身會自動執行計算。
晶片上的奈米結構僅佔據數十微米，大約相當於人類頭髮的寬度。這些奈米結構共同形成一個神經網路，模仿人腦的人工神經元，以識別並完成計算。該原型以皮秒（picosecond，兆分之一秒）的時間尺度執行計算，相當於光通過奈米結構所需的時間。
研究人員表示，使用光子學的優勢在於運算速度更快，以光速進行。此外，該技術使用光而不是電力來運行。相較之下，目前的資料中心需要大量的水和能源來提供電力。
電子與電機工程學院（School of Electrical and Computer Engineering）教授兼光子學研究組（Photonics Research Group）主任易曉科（Xiaoke Yi，音譯）表示，他們重新構想了如何使用光子學來設計新的節能超快電腦處理晶片。他強調，人工智慧正日益受到能源消耗的限制，而這項研究利用光進行神經運算，從而實現更快、更節能和超微型的AI加速器。
該研究已發表在《自然通訊》（Nature Communications）期刊上，展示了如何將AI模型設計成奈米級光子結構，該結構可操縱光來執行機器學習所需的數學運算。為了驗證這項技術，研究人員訓練該奈米光子晶片對超過1萬張的生物醫學圖像進行分類，例如乳房、胸部和腹部的核磁共振（MRI）掃描。
在模擬和實驗中，奈米光子神經網路的分類準確度約為90%至99%。這項技術為永續的AI基礎設施提供了一條途徑，能夠在不按比例增加功耗的情況下，支援不斷增長的運算需求。此技術的發展，或將影響台灣半導體產業鏈，促使業者投入相關研發，提升晶片能源效率。
