新型雷射人工神經元：高速處理巨量資料的關鍵突破

一種能夠像人腦細胞一樣產生突波的新型人工神經元，有望用於以超快速度處理資料。科學家們研發出一種基於雷射的新型人工神經元，它能夠模擬生物神經細胞。研究人員表示，這種人工神經元有助於提升高速運算和人工智慧（AI）的發展。

人工神經元會在達到特定資訊門檻時被啟用，以此模擬神經細胞。當生物神經元接收到足夠的特定型別資訊時，就會產生電脈衝，與鄰近的神經元進行溝通。同樣地，人工神經元只有在接收到一定量的相關電子資料後，才會處理和傳輸計算資訊。

現有的人工神經元，也就是所謂的光子突波神經元，會以全有或全無、開或關的突波來回應輸入訊號，以此模擬生物突波神經元。然而，這些神經元接收輸入訊號的方式意味著，在每次突波後的短時間內，它們無法對新的輸入做出回應。這個短暫的重置期限制了人工突波神經元的運算速度。

但新型人工神經元透過強度可變的「分級」訊號來傳輸資訊。在2024年12月19日發表於《光學》期刊的新研究中，研究人員利用分級神經元系統突破了突波神經元的速度限制。就像生物分級或「非突波」神經元一樣，基於雷射的系統會對連續刺激產生越來越強的輸出訊號，因此它不需要像突波神經元那樣的重置期。結果，新型人工神經元傳輸資料的速度比人工突波神經元快達10萬倍。

研究人員將分級神經元整合到儲層運算系統中，這是一種處理與時間相關資料的人工神經網路。他們利用這個系統掃描了700個心跳樣本，以檢測心律不整。該儲層以每秒1億次心跳的速度處理這些心跳資料，遠比突波神經網路快。新系統檢測心律不整模式的準確率超過98%。在另一項實驗中，該系統以每秒近3500萬個數字的速度分析和分類手寫數字，準確率達到92%。

研究共同作者、香港中文大學的工程師黃超然在一份宣告中表示：「單一雷射分級神經元具有強大的記憶效應和出色的資訊處理能力，其表現就像一個小型神經網路。因此，即使是沒有額外複雜連線的單一雷射分級神經元，也能高效地執行機器學習任務。」

連線多個分級神經元可能會提供更強大的運算能力。黃超然說：「在這項研究中，我們使用了單一雷射分級神經元，但我們相信，將多個雷射分級神經元串聯起來，將進一步釋放它們的潛力，就像大腦中有數十億個神經元在網路中共同運作一樣。」

黃超然補充道：「我們的技術能夠在時間敏感的應用中加速AI決策，同時保持高準確率。我們希望將這項技術整合到邊緣運算裝置中，這些裝置能在資料源附近進行處理，未來將有助於打造更快、更智慧的AI系統，以更低的能耗更好地服務於實際應用。」

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