面向6G应用，MIT开发新型光子处理器，纳秒级处理无线信号
（来源：MIT News）
想象一下，在远程办公和云计算爆发的今天，带宽需求激增，联网设备数量飙升，无线频谱资源正面临前所未有的压力！
人工智能（AI）正彻底改变射频信号处理和先进通信领域。它能高效应对复杂频谱环境，满足无线数据传输速率飞速增长的需求。AI驱动的信号处理技术将为6G等新一代通信系统注入活力，实现认知无线电、信号指纹识别和动态资源分配等核心功能。
当前多数无线信号分类的AI方法功耗高，且难以实时运算。
最近，麻省理工学院团队研发出专为无线信号处理设计的新型AI硬件加速器。相关论文以“RF-photonic deep learning processor with Shannon-limited data movement”为题发表于Science Advanced期刊。
这款光学处理器能以光速执行机器学习任务，在纳秒级时间内完成无线信号分类。
相比顶尖数字处理器，该光子芯片速度提升约100倍，同时保持95%的分类准确率。它兼具可扩展性和灵活性，适用于多种高性能计算场景，在体积、重量、成本和能效上全面超越数字AI加速器。
这项技术特别适合未来6G应用，如认知无线电能动态调整调制格式以优化数据传输。研究团队强调，该设备让边缘设备具备实时深度学习能力，应用范围远超信号处理。例如，助力自动驾驶汽车实现毫秒级环境响应，或赋能智能起搏器进行持续心电监测。
光速处理
当前，最先进的数字AI加速器需将信号转为图像，再通过深度学习模型分类。虽然精度高，但深度神经网络计算量大，无法满足时效敏感应用。
光学系统利用光波编码处理数据，不仅能加速深度神经网络运算，能耗也远低于数字计算。但长期以来，研究人员在确保光学器件可扩展性的同时，难以最大化光学神经网络在信号处理中的性能。
团队通过创新架构——乘性模拟频率变换光学神经网络（MAFT-ONN），成功突破这一瓶颈。该方案在无线信号数字化前的频域内完成所有数据编码和机器学习运算，彻底解决扩展性问题。
图 | MAFT-ONN 架构
该光学神经网络可原位执行所有线性和非线性运算（深度学习的关键）。得益于这一设计，每层仅需单个MAFT-ONN器件，而传统方案每个神经元都需独立器件。
“我们能在单个器件上集成10,000个神经元，一次性完成所有乘法运算。”第一作者Ronald Davis表示。这一突破通过光电倍增技术实现，不仅提升能效，还使光学神经网络可通过增加层级直接扩展，无需额外成本。
纳秒级成果
MAFT-ONN系统工作流程分三步：接收原始无线信号输入，在光学域实时处理，然后将结果传输至边缘设备。以信号调制识别为例，系统能自主判断信号类型，为数据解码提供关键参数。
图 | MAFT-ONN 实验演示
设计MAFT-ONN时，最大挑战是如何将机器学习计算映射到光学硬件上。Davis指出：“现有机器学习框架无法直接适配我们的光学处理器，必须从头构建硬件感知架构，通过物理效应实现特定功能。”
仿真测试中，光学神经网络单次运算准确率达85%，多次测量可快速提升至99%以上，整个处理过程仅需约120纳秒。
“测量时间越长，准确率越高。由于MAFT-ONN在纳秒级完成推理，无需牺牲速度即可获得高精度。”Davis补充道。
目前，最先进数字射频设备完成机器学习推理需微秒级，而光学系统可达纳秒甚至皮秒级。
展望未来，团队计划采用多路复用方案执行更多计算，扩展MAFT-ONN，并探索更复杂的深度学习架构，如运行Transformer模型或LLM。
这项技术将如何重塑我们的世界？立即点击原文链接，探索MIT的前沿突破，共同见证未来通信的变革！
原文链接：
https://news.mit.edu/2025/photonic-processor-could-streamline-6g-wireless-signal-processing-0611
相关问答
信号系统和数字信号处理?
信号与线性系统分析是电子信息领域的基础课程，其核心概念和方法已深入渗透到信息与通信工程、电路系统、集成电路工程等方向。
什么是信号?信号处理的目的是什么?
信号是传递消息的物理量，如电信号通过幅度、频率、相位变化表示不同信息。分为模拟和数字信号，是消息的载体。信号处理旨在优化信号质量，提升传输效率。
常用于提升某一范围的信号的处理技术为?
信号处理中，常用滤波器来提升特定范围信号，如低通滤波器可通过调整频率成分改善信号质量。
信号处理模块工作原理?
在Linux中，信号是进程间通讯的异步机制。当信号发送到进程时，系统会中断正常流程，执行相应的处理函数。
信号处理是什么意思?
信号处理是优化传输信号的理论基础，例如手机信号需处理以抵抗噪音干扰，确保消息完整传递。
数字信号处理哪些知识比较难?
DSP和高频科目难度较高，尤其理解和习题部分。电磁场与电磁波较为抽象，需投入较多精力学习。
有哪些信号处理系统?
信号系统包括联锁、闭塞、机车信号、列车控制、驼峰控制、调度指挥、道口信号和微机监测等，按信号连续性分为连续时间和离散时间系统。
信号与信息智能处理是什么方向?
该专业研究方向包括信号处理与检测、信息处理、星载计算机应用、数据融合、高速信息处理系统等。
传感器信号处理的步骤?
传感器信号处理步骤：如转速传感器将转速转为脉冲波送入处理器；电流传感器将电流信号转换为标准信号。
传感器信号处理有哪些环节?
传感器信号处理环节包括转速传感器转换脉冲波、电流传感器转换电流信号等，确保数据准确输入处理系统。
