根据最新数量的科学进步，麻省理工学院团队开发了一个新的AI（AI）硬件加速器，设计用于无线信号处理。该光学处理器可以以光的速度进行自动学习操作，该操作是数十纳秒的完整无线信号分类，精确速度高达95％。它可以在高性能计算机方案中广泛使用，这些场景比现有的数字加速器优越。传统的数字加速器必须将无线信号转换为图像，并通过深度学习模型对其进行分类。尽管此方法非常精确，但神经元网络在计算上是密集的，很难满足低于微秒延迟要求的响应速度。该团队已经开发了一个专业的光学神经元网络架构，将当前的信号处理用于直接使用光学信号进行编码和处理数据，从而提高计算机效率并降低能源消耗量n。该系统称为“多” 光学神经光网络频域（Muffton）在无线信号显着增加并显着提高可扩展性之前，在频域中完成所有信号编码和自动学习操作。所有线性和非线性计算操作都表明，唯一分类的精度为85％。它还允许您自动调整调制方法，以响应无线环境的变化以优化数据传输。