香港，2025年1月3日—在人工智能和先進計算領域，提升計算速度和效率一直是科研人員追求的目標。近日，香港中文大學和中國科學院物理研究所的研究人員宣布，他們成功開發了一種基于激光的人工神經元，這種神經元不僅能夠完全模擬生物分級神經元的功能，而且在信號處理速度上達到了驚人的10GBaud，比生物神經元快十億倍。

    一、技術突破：模擬生物神經元，速度提升十億倍
    這種新型激光分級神經元的開發，標志著在模仿生物神經元的動態響應和信息處理方面取得了重大突破。傳統的光子脈沖神經元由于其工作原理，存在速度限制，而新型激光神經元通過電注入量子點激光器，成功克服了這一限制。研究人員通過將射頻信號注入量子點激光器的可飽和吸收區，避免了傳統方法中的延遲問題，實現了更快、更簡單、更節能的系統。

    二、實際應用：模式識別和序列預測能力顯著提升
    在實際應用中，這種激光神經元展現了其卓越的性能。研究人員在實驗中展示了其在一秒鐘內處理1億次心跳數據和3470萬張手寫數字圖像的能力。此外，激光神經元在心律失常檢測和手寫數字分類等任務中表現出色，準確率分別達到了98.4%和92.3%。這些成果不僅展示了激光神經元在模式識別和序列預測能力上的顯著提升，也為人工智能領域帶來了新的可能。

    三、未來展望：集成到邊緣計算設備，促進更快、更智能的AI系統
    黃超然教授表示，這項技術可以在不犧牲準確性的情況下提高時間關鍵型應用中的人工智能決策速度。她的團隊計劃將激光神經元集成到邊緣計算設備中，以促進更快、更智能的人工智能系統，同時降低能耗。隨著多個激光神經元的級聯，預計計算能力將得到更大的提升，為人工智能的未來開辟新的道路。

    這項突破性的研究發表在Optica雜志上，不僅為光通訊系統提供了智能、節能且高速的信號處理方式，也為新一代光通訊系統的發展提供了強有力的支持。