中国的研究人员推出了一种智能的光子传感计算芯片，能够在仅6纳秒内处理10亿像素。
这种开创性的发展有望彻底改变高速图像处理，为边缘智能（Edge AI）应用（例如自动驾驶，工业检查和机器人视觉）提供主要好处。
边缘AI允许将机器学习算法部署到数据生成的边缘设备。
光子芯片具有高速处理速度
这光子芯片，在学习在Optica发表，被称为光平行计算阵列（OPCA）芯片。它具有多达十亿像素的处理带宽，而响应时间仅为6纳秒。
该速度大约比当前图像处理方法快六个数量级，由于需要光到电子转换，通常仅限于毫秒级的速度。
台湾Hsinchu- 9月16日：2022年9月16日在台湾台湾台湾台湾的台湾半导体研究机构展出的硅晶片的特写。 照片由Annabelle Chih/Getty图像
边缘计算的速度需求
Edge Computing涉及执行密集的计算任务，例如在本地设备上进行图像处理和分析，它随着人工智能（AI）的整合而发展成为边缘智能。但是，当前的技术面临重大挑战。
根据Lu Fang来自Tsinghua大学的“捕获，处理和分析基于边缘任务（例如自动驾驶）的图像，目前仅限于毫秒级别的速度，因为需要光到电子转换。”
新的OPCA芯片通过在光学域中执行所有过程，从而大大提高速度和效率来规避此限制。
芯片如何工作
传统的机器视觉系统受到将光学数据转换为处理的电信号的限制，该过程降低了速度并限制了容量。 OPCA芯片通过在光学域内保持所有处理来克服这些局限性。
这种创新的芯片使用一系列环谐振器将光学图像直接转换为一致的光信号，该信号可以在芯片上处理。微透镜阵列将图像聚焦到芯片上，从而可以创建完整的光学神经网络。
该设计允许调制光信号耦合到高带宽光学波导中，从而显着提高了整体效率和性能。
接下来是什么？
OPCA芯片的潜在应用是巨大而多样的。该论文的联合第一作者Wei Wu指出，芯片和光学神经网络可以提高处理工业检查中复杂场景的效率，并帮助将智能机器人技术提高到更高水平的认知智能。
研究人员通过使用它来对手写的图像进行分类并执行图像卷积，证明了芯片的功能，表明其可能是广泛应用的潜力。
展望未来，研究团队正在努力改善OPCA芯片，以进一步提高计算性能，并与现实情况更紧密地保持一致。
他们旨在优化边缘计算应用程序的芯片，并提高其处理能力，以处理更复杂和现实的智能任务。减少芯片的外形也是促进实际使用的优先事项。
Fang表示希望通过使用光同时执行传感和计算，可以逐步改善机器视觉，从而更快，更节能。
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