让AI再次升级：更快、更精确、更节能光驱纳米芯片问世！助力无人机、可穿戴设备和仿生植入物等领域

近年来，随着人工智能（AI）应用场景需求的不断拓宽，人们对于AI的处理速度、能耗，以及系统、硬件尺寸大小的要求也越来越高。当前，越来越多的科学家也开始从“类人脑”的角度出发，致力于将 AI 推向另一个高点。

近日，来自澳大利亚皇家墨尔本理工大学（RMIT University）的研究团队成功开发出一种 AI 技术，该技术将成像、数据处理、机器学习和内存部件全部集成在一个纳米级电子芯片中，以模仿人脑处理视觉信息的方式，极大地提高了 AI 的决策效率和精准度。

这项工作以“Fully Light‐Controlled Memory and Neuromorphic Computation in Layered Black Phosphorus”为题，在线发表在学术期刊 Advanced Materials 之上。

（来源：Advanced Materials）

论文作者之一、RMIT 电子和电信工程副教授 Sumeet Walia 表示，“通过将所有功能整合到一个芯片中，我们就可以为 AI 的自主决策提供前所未有的效率和速度。想象一下，如果将这种芯片集成到一个行车记录仪中，那么它将无需连接互联网，就可以自主识别灯光、信号和物体，并做出即时决策。”

此外，该芯片发挥着类似于人脑的功能，可使得 AI 系统变得更加强大。未来，随着技术的进一步突破和发展，该芯片可以实现更智能、更小型的自主技术，比如无人机和机器人技术，以及智能可穿戴设备和仿生植入物，例如人造视网膜。

多功能纳米芯片

在人类的认知学习过程中，视觉记忆往往是学习信息的核心来源。而 AI 系统的基础之一，就是受人类认知启发的神经形态视觉组件。要想在 AI 系统中部署高效的、类似于人脑的视觉系统，就需要将内置内存和信号处理功能结合，最终实现单个成像单元。

然而，事实上基于视觉系统的 AI 技术却一直未能实现突破。一方面，AI 系统的性能严重依赖于其内部软件的性能和异地数据处理的能力；另一方面，由于缺乏可以完全由光控制且不需要施加额外电信号的组件。

而在此次研究中，科研团队成功将具备不同功能的多个组件集成到一个纳米级芯片中，在单个电子设备中结合驱动 AI 所需的核心软件和负责图像捕获的硬件，并涵盖成像（imaging）、数据处理（processing）、机器学习（machine learning）和内存（memory）等方面，以进行快速的现场决策。

图 | 光驱动芯片示意图

不仅如此，新的内置功能意味着这种芯片可以捕获并自动增强图像，还能对数字进行分类。经过实验和训练后，已证实其准确率超过90％。该设备与现有的电子技术和硅技术也很容易兼容，使得其在未来可以轻松集成到目标器件之中。

图 | 不同训练周期和不同脉冲下的图像增强效果（来源：该研究论文）

论文作者之一 Taimur Ahmed 博士认为，“通过将如此多的核心功能封装到一个紧凑的纳米级设备中，我们成功地拓宽了将机器学习和 AI 集成到较小应用程序中的方向。”

图 | Sumeet Walia 与 Taimur Ahmed（来源：RMIT）