創科路上/港大研究大幅提升AI計算速度

　　图：香港大学工程学院电机电子工程系助理教授李灿博士，获颁裘槎基金会裘槎前瞻科研大奖。

　　裘槎基金会裘槎前瞻科研奖日前已揭晓，今届得奖人之一、香港大学工程学院电机电子工程系助理教授李灿博士，致力于构建模拟人脑运作方式的电路和系统，通过优化演算法和全模拟信号处理，实现传统计算机难以做到的更高级的人工智能。

　　李灿及其团队研究让AI计算速度大幅提升。李灿接受《大公报》访问表示，他希望将这笔奖金用于高风险项目的探索，相信成功后会有更大收益。亦认同近几年香港政府对科技成果转化很重视，让团队能感觉“做这个方向是有未来的”。据悉，每名获奖者可获港币500万元。\大公报记者 赵之齐

　　人类大脑和计算机处理信息的方式完全不同。李灿指出，人脑具有可容错、能从经验中学习及进行模糊推理的特点，计算机则更擅长进行重复性运算及线性操作。近几年人工智能的发展，如ChatGPT的出现，将二者的差距变得越来越小。不过，李灿续指，这类虚拟模型的功率和能耗问题已不容忽视，训练GPT-3模型需要八块GPU耗时36年，预计未来进一步发展需用核电站运行；且目前计算机的存储型原件和计算原件分别独立，恐怕难以负荷未来大量的运算。

　　为应对这类局限，李灿正探索一种类脑忆阻硬件，其具有较高能效，能用模拟信号运算且存算一体。器件上，他专注于研究氧化物忆阻器，使其可以在接近两纳米的物理极限大小下依然继续工作。他展示了团队已研发出来的原型芯片，表示若能将其完善为成熟系统，未来人工智能计算大概能加速100~1000倍。为进一步提升该硬件的性能，李灿团队正进行软硬件协同优化，以最小化或利用其随机性，亦在开发一系列基础技术，拓展其功能以实现单片三维集成，希望未来能“在一个芯片里就实现对外围世界的感知”。

　　拟研健康管理设备监测疾病

　　李灿团队亦计划研发健康管理设备，对人类疾病进行监测，他指出，这种低功耗的计算对芯片能效有极端要求，需做到充一次电便可使用很久。另一方面，现在对新出现的病毒进行测序往往计算量大、耗费时间很长，他也希望未来能探索用硬件加速基因测序进程的办法，并表示团队会尽快交提案给政府，争取四五年内能进行原型验证。

　　李灿亦认为，香港的环境对科学研究的推进有很大帮助。他指出，香港人才汇聚、中西结合，且尤其重视规则、没有很强的等级制度，“这让年轻的研究者和学生可以更‘肆无忌惮’地做自己相信的东西、批判已成立的东西”，对于科学的发展很可贵。他亦表示，近几年政府更加重视科技成果的转化，“让学生也能看到，他们做这个方向是有未来的。”

　　500万元奖金一半用作招募

　　能获得裘槎前瞻科研奖，李灿觉得很感激。他说道，一些基金的颁发会提前对钱款的使用目标等详细询问，但裘槎奖珍贵的一点是“我们暂时不需要去说服别人”，可以先往前尝试、收集数据后再用数据说话。因此他希望能用这笔钱探索一些更高风险的项目，相信若成功会有更大收益。具体分配上，他计划将奖金的一半用于招募人才，预计再招募三四名学生；剩下的一半则负责实验开销及设备日常。

　　李灿小时候的理想便是做一名科学家，亦认为做科学研究很重要的一点是兴趣。他表示，如果只享受项目的结果，就很难接受研究过程中的失败；只有对自己所研究的方向“极度感兴趣”，才能在失败中有所收获，“至少你知道了某条路是不可行的”。