微软英国剑桥研究院团队及其合作者提出了“模拟光学计算机”(AnalogOpticalComputer,AOC),相关研究已发表于国际顶级期刊《自然》(Nature)。论文链接:https://www.nature.com/articles/s41586-025-09430-z该技术融合了模拟电子与三维光学系统,构建出一种无需进行数字信号转换即可高效执行AI推理与组合优化任务的新型计算架构,大幅降低计算过程中的能量消耗。AOC架构与应用示意图借助快速的定点搜索机制,AOC不仅提升了系统的抗噪声能力...
微软英国剑桥研究院团队及其合作者提出了“模拟光学计算机”(analog optical computer,aoc),相关研究已发表于国际顶级期刊《自然》(nature)。
论文链接:https://www./link/e74843b99da8b29775c6aa9080436844
该技术融合了模拟电子与三维光学系统,构建出一种无需进行数字信号转换即可高效执行AI推理与组合优化任务的新型计算架构,大幅降低计算过程中的能量消耗。
AOC 架构与应用示意图
借助快速的定点搜索机制,AOC不仅提升了系统的抗噪声能力,还能支持具备递归推理功能的高复杂度神经网络模型,并利用先进梯度下降算法求解表达力更强的优化问题。实验证实,该系统在图像分类、非线性回归以及金融交易结算等多个典型场景中表现出卓越性能,AI推理能效相较传统方案最高可提升100倍。
此项研究由微软英国剑桥研究院牵头,联合多方科研力量共同完成。论文作者之一褚嘉

琦(Jiaqi Chu),为上海交通大学校友,现任微软英国剑桥研究院首席研究员。
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