摘要：频域直接编码与计算：MAFT-ONN在无线信号数字化前，直接在频域内编码信号数据并执行机器学习操作，通过单边带抑制载波（SSB-SC）调制实现频率编码，避免传统ADC（模数转换）的延迟瓶颈。

1.全模拟射频信号处理架构

频域直接编码与计算：MAFT-ONN在无线信号数字化前，直接在频域内编码信号数据并执行机器学习操作，通过单边带抑制载波（SSB-SC）调制实现频率编码，避免传统ADC（模数转换）的延迟瓶颈。

光电融合计算：利用双平行马赫-曾德尔调制器（DPMZM）构建非线性激活函数，结合光电乘法技术实现单次矩阵向量乘积，完成端到端的模拟信号处理。

硬件架构创新：单器件集成10,000个神经元，每层仅需一个MAFT-ONN设备（传统方案需每个神经元独立器件），通过空间复用技术提升计算密度。

2.纳秒级实时推理能力

超低延迟：实测信号分类延迟仅120纳秒，比当前最先进的数字射频设备（微秒级）快100倍，满足6G通信要求的0.1ms级延迟。

动态精度优化：单次推理准确率85%，通过多次测量（仍保持纳秒级延迟）可快速收敛至99%以上，实现速度与精度的平衡。

3.可扩展性与能效优势

功耗降低：光子计算能效比电子芯片高100倍，单位功耗仅4W（电子芯片需300W）。

带宽扩展潜力：利用光波导和频分复用技术，理论计算吞吐量可达Tbps级，支持未来6G的太赫兹频段（100GHz-1THz）需求。

光子计算的核心技术原理

光信号替代电信号：通过波导结构引导光路，利用光的干涉、衍射、折射实现信号调制，规避电子迁移率限制。

非线性操作映射：将机器学习中的线性和非线性运算映射到光学硬件，如通过电光调制器的非线性区域实现激活函数。

6G频谱管理的核心需求

频谱资源动态分配：6G需支持认知无线电（动态适应无线环境）、Sub-THz频段（114-300GHz）及密集MIMO场景，传统电子芯片难以满足实时频谱分析需求。

6G通信的颠覆性应用

认知无线电：实时分析频谱占用状态，动态优化调制方式，提升频谱利用率。

边缘计算赋能：部署于自动驾驶车辆（毫秒级环境响应）、智能医疗设备（实时心电监测）等边缘终端。

技术演进路径

复杂模型支持：扩展至Transformer/LLM架构，支撑6G网络智能决策。

多频段融合：结合太赫兹通信（0.275THz以上）与光子处理，解决高频段信号衰减问题。

硬件适配性：需重构机器学习框架以匹配光学处理器特性（如非线性波纹影响精度）。

制造成本：硅光芯片需特殊光刻工艺，良率低于成熟电子芯片。

标准缺失：6G频谱分配尚未统一，需协同国际电联（ITU）推动光子硬件标准化。

MAFT-ONN通过全模拟频域处理和光电融合架构，解决了6G通信的实时频谱管理瓶颈，其纳秒级延迟与Tbps级带宽潜力将重塑未来网络基础设施。随着复用技术与复杂模型支持的演进，光子芯片有望成为6G核心硬件载体，推动自动驾驶、工业物联网等场景跨越式发展。

来源：团团爱吃饭一点号