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　　传统电子芯片在带宽、算力和能耗方面已接近物理极限，而AI模型的复杂化进一步加剧了这些挑战。相比之下，光计算利用光纤中的非线性光学效应，能以数千倍的速度处理数据，同时显著降低能耗。研究团队采用飞秒（千万亿分之一秒）激光脉冲和比头发丝还细的特制光纤，构建了一种光学“极限学习机”（一种类似神经网络的AI架构）。通过调控光的波长、功率和光纤的物理特性，系统可在不到一皮秒（万亿分之一秒）内完成手写数字识别，准确率超过91%，接近主流数字方法的水平。