【产通社，4月1日讯】发光二极管（LED）以其节能著称，也为照明以外的应用开辟了全新的可能性：通过利用MicroLED神经网络来实现未来的人工智能（AI），布伦瑞克工业大学氮化物技术中心（NTC）的研究团队旨在让未来的计算机更强大、更节能。

微型化、可扩展性和能效对于开发更强大的AI硬件至关重要。布伦瑞克工业大学的NTC研究团队正在采用全新的方法，利用microLED技术构建计算机。研究人员正在以一种实现神经形态计算机实现的方式，将节能的microLED微型化和缩放化。在发表在《物理光子学杂志》上的一项研究中，布伦瑞克工业大学、东法利亚应用科学大学和美国科学研究院OSRAM团队解释了此类计算机如何将AI应用提升到更高水平。

“我们的光学神经形态计算通过使用电子电路或光子元件，模拟生物神经网络（如人脑中的神经网络）的工作，”布伦瑞克工业大学半导体技术研究所的Andreas Waag教授、氮化物技术中心发言人说。“这避免了传统数字计算机技术的弱点，这些弱点导致AI应用中大规模并行信息处理的巨大能量需求，”奥斯特法利亚应用大学的Christian Werner教授补充道。预计十年后，全球约三分之一的电能将用于超级计算机及其冷却。

氮化镓（GaN）是microLED技术的首选半导体。这种半导体在电力电子领域越来越多地被使用，因为它比传统硅半导体具有更高的功率密度和更高的效率。然而，与硅不同，氮化镓具有光学活性，是蓝光LED的基本构件。布伦瑞克工业大学的氮化物技术中心（NTC）正推动氮化物半导体技术的发展，作为微电子学的第二支柱。

研究人员正在将氮化镓元件与传统硅微电子结合，开拓全新的应用领域——例如高度集成的数十万微型LED阵列，这些阵列也被用于量子前沿卓越集群和下萨克森量子谷（QVLS）。Waag说：“氮化镓的特殊性能非常适合尺寸为1微米及以下的微型LED芯片。”

研究团队还看到基于氮化镓的微LED技术在减少AI系统因其巨大“能量需求”导致的功耗增加1万倍方面具有巨大潜力。microLED能够执行硅晶体管本应完成的任务。并行内存处理结合高效的光子产生和检测，创造了一种能够物理映射神经网络不同层级的硬件，实现并行信息流。

在基于这项技术的“人工大脑”成为现实之前，还需要大量研究，但它承诺带来巨大的节能效果。NTC研究团队已经开发出一台拥有1000个神经元的宏观光学microLED示范器。该演示器已经通过了标准的AI模式识别测试：它识别出从零到九的数字，这些数字以杂乱写法写成，其中一些人很难辨认。查询进一步信息，请访问官方网站https://magazin.tu-braunschweig.de，以及论文DOI：10.1088/2515-7647/ad8615。（Robin Zhang，产通数造）