蓋世汽車訊 向居家設備詢問天氣預報信息時，設備通常都需要幾秒時間來做出反應，出現(xiàn)時間延遲的原因在于，該網(wǎng)聯(lián)設備沒有足夠的內(nèi)存或能量來存儲和運行其所需的大量機器學習模型，以理解用戶的要求。此類模型被存儲在數(shù)百英里外的數(shù)據(jù)中心，答案在數(shù)據(jù)中心被計算出來，再被發(fā)送給該設備。

據(jù)外媒報道，美國麻省理工學院（MIT）的研究人員研發(fā)了一種可以在此類設備上直接進行計算的方法，可大大減少延遲。該方法將運行機器學習模型的內(nèi)存密集型步驟轉(zhuǎn)移到一個中央服務器，該模型的組成部分在該服務器中被編碼到光波上。

智能收發(fā)器（圖片來源：MIT）

然后，光波通過光纖被傳輸?shù)揭粋€網(wǎng)聯(lián)設備上，從而讓大量的數(shù)據(jù)可以通過網(wǎng)絡以閃電般的速度被傳輸。之后，接收器會采用一個簡單的光學設備，采用此類光波攜帶的模型部分快速進行計算。與其他方法相比，該技術的能效提高了百倍以上，還可以提高安全性，因為用戶的數(shù)據(jù)不需轉(zhuǎn)移到中央處理器上進行計算。

此外，該方法可幫助自動駕駛汽車實時做出決策，而且所采用的能源是現(xiàn)在能源消耗巨大的計算機所需能源的極小一部分。而且，該方法可以讓用戶與智能家居設備進行無延遲對話，通過蜂窩網(wǎng)絡實時處理視頻，甚至在距離地球數(shù)百萬英里的航天器上高速進行圖像分類。

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