光速革命：光子神經網路如何顛覆傳統運算

想像一下，光纖電纜不僅僅是傳輸資料的媒介，更是一個龐大的感測網路，能夠偵測從地震預警到鐵路監控等各種振動。然而，面對如此龐大的資料流，傳統的電子運算顯得力不從心。為瞭解決這一難題，研究人員將機器學習與光子神經網路結合，利用光而非電來處理分散式聲學感測（DAS）資料，速度之快令人驚嘆。

分散式聲學感測（DAS）是一項先進的基礎設施監控技術，能夠偵測沿著數十公里長光纖電纜的微小振動。這項技術在地震偵測、石油勘探、鐵路監控以及海底電纜監視等應用中變得不可或缺。然而，這些系統產生的資料量極為龐大，如何即時處理這些資料成為一大挑戰。若無法快速處理資料，DAS在需要即時反應的情境中將失去其效用。

為此，研究人員轉向機器學習，特別是神經網路，以加速DAS資料的處理。儘管傳統的電子運算（如CPU和GPU）已有長足進步，但在速度和能源效率方面仍存在限制。光子神經網路，這種利用光而非電的運算系統，提供了一個突破性的解決方案。它們不僅能大幅提升資料處理速度，還能顯著降低能耗。然而，將光子運算與DAS整合並非易事，主要因為DAS資料的複雜性以及對精確訊號處理的需求。

在此背景下，由中國南京大學的鄒寧睦教授領導的研究團隊，提出了一種創新方法來克服這些重大障礙。他們的研究報告於2025年3月17日發表在《Advanced Photonics》期刊上，探討了他們新開發的「時間-波長多工光子神經網路加速器」（TWM-PNNA）如何處理DAS系統的資料。

鄒教授表示：「這項開創性的工作首次成功將光子神經網路與DAS系統整合，實現了即時資料處理。」研究團隊開發了一種系統架構，將傳統的電子神經網路運算轉化為光學過程。他們的方法利用多個可調諧鐳射器發射不同波長的光，來代表神經網路的卷積核，這些數學濾波器用於從輸入資料中提取特徵。

為了實現這一目標，研究人員首先必須將DAS系統的二維資料轉換為一維向量，並使用成熟的馬赫-曾德爾調製器將其編碼到光學訊號上。團隊還採用了波長選擇開關，為不同波長通道分配特定權重，從而實現了基於光訊號而非電子計算的卷積運算。

此外，研究人員還專注於解決兩大技術挑戰：減輕調製啁啾（頻率變化）對光學卷積的影響，以及開發可靠的方法來實現光學全連線運算。透過詳細的實驗，他們發現調製啁啾引起的波長偏移與相鄰鐳射通道之間的波長間距之比，是評估效能影響的關鍵指標。具體來說，當這一比率超過0.1時，識別準確度將受到顯著影響。透過實施推輓調製技術或降低這一比率，研究人員能夠大幅減輕啁啾的影響，並實現超過90%的分類準確度，接近傳統電子系統的98.3%。

研究人員還發現，只要在修剪後保留至少60%的全連線引數，系統的分類準確度就能保持在90%以上。這一發現為進一步縮減模型規模和計算負擔提供了可能，同時不犧牲效能，使得這些光學系統更便宜且更易於生產。

提出的TWM-PNNA系統展現了驚人的運算能力，每秒可執行1.6兆次運算（TOPS），能源效率為每瓦0.87 TOPS。理論上，該系統的運算速度可達81 TOPS，能源效率為每瓦21.02 TOPS，效能超越同類電子GPU數個數量級。

總體而言，TWM-PNNA為DAS系統提供了一個全新的運算框架，為DAS與高速運算系統的全光融合鋪平了道路。這項研究代表了下一代基礎設施監控技術的重要一步，能夠即時處理大量感測器資料。若成功應用，DAS的真正潛力將在關鍵基礎設施保護、地震監控和交通安全等領域帶來革命性變革。

參考文獻：Fuhao Yu等人，2025年3月17日，《Advanced Photonics》，「Time-wavelength multiplexed photonic neural network accelerator for distributed acoustic sensing systems」，DOI: 10.1117/1.AP.7.2.026008。