为了解决传统混沌加密通信系统收发端宽带混沌同步困难的问题，本文基于long short-term memory(LSTM)网络对光电振荡混沌源进行建模。将混沌AI模型优化剪枝后部署到Field Programmable Gate Array(FPGA)上，以70MHz的采样频率驱动Digital-to-Analog Converter(DAC)芯片实时输出混沌波形。与优化前相比，FPGA上的DSP模块资源占用减少了约31.7%,Block RAM(BRAM)资源占用减少了58%，计算延时降低了约44.4%。通过绘制相图以及添加微小扰动的方法证明了部署后模型保持原始opto-electronic oscillator(OEO)的混沌输出特性。此外，本文进一步基于最低有效位选择优化的后处理方法，将部署的混沌AI模型用于实时随机数产生，随机数产生速率为70Mbit/s，所得结果通过了NIST SP 800-22测试。
