"傅里叶变换"是频率的"翻译器"，可将声音、图像等复杂信号转换为频率语言，是科学和工程领域一种 基础且应用广泛的计算方式。北京大学研究团队创出一种全新的多物理域融合计算架构，可利用后摩尔 新器件支持傅里叶变换，使算力提升近4倍，为具身智能、边缘感知、类脑计算、通信系统等领域开辟 新的可能。该成果9日发表于《自然-电子学》。 陶耀宇表示，新的计算框架有望突破后摩尔新器件的算子谱系扩展难题，即可同时支持多种计算方式， 使新器件能真正"跑起来"，加速新器件在人工智能基础模型、具身智能、自动驾驶、脑机接口、通信系 统等前沿领域的落地应用。 （文章来源：新华社） 北京大学人工智能研究院研究员陶耀宇、集成电路学院教授杨玉超组成的科研团队，瞄准傅里叶变换这 一通用计算方式，创造性地将"易失性氧化钒器件"与"非易失性氧化钽/铪器件"这两种适合做频率转换 载体的新器件，在多物理域融合架构下进行系统集成，做出了可应用于傅里叶变换等多样化计算方式的 硬件系统。 "这种计算架构可让多种计算方式在其适合的物理域如电流、电荷、光等进行计算，使计算效率更 高。"陶耀宇介绍，两种器件在系统集成后充分发挥了在频率生成调控与存算一体方面的互补优 ...