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人工智能重大进展 首个光电子神经络问世

神经络正席卷着计算世界。在它们的帮助下，研汽车行业中愈来愈多的碳纤维复合材料零部件生产商在选择康隆(Cannon)的环氧树脂和聚氨酯树脂配方的湿部和干部装备究人员得以推进机器学习的进程。面部识别、对象识别、自然语言处理、机器翻译……这些原本都是人类才有的技能，现在逐渐成为了机器的常规配置。

由于神经络能够推动人工智能的发展，这给了研究人员更大的动力来创建更强大的神经络。而这项研究的关键是创建类似神经元(neurons)的电路，即神经形态芯片(neuromorphic chip)。那么，如何使电路的速度得到显著提升?

现在，这一问题或许有了答案。据MIT报煤球机道，普林斯顿大学的Alexander Tait团队创建了全球首个光电子神经络，并展示了其在计算上的超速度。

一直以来，光学计算都被寄予厚望 。光子的带宽要比电子高，因此可以更快地处理大量数据。但是，由于光学处理系统的成本电动工具过高，并没有被广泛使用。而在进行模拟信应使10个试样的受冲击面1致号等任务时，这种超快速数据处理能力只有光子芯片才能提供。

如今神经络又给光子学提供了一个新的机会。“在硅光子平台的帮助下，光子神经络的高速信息处理能力能够被用于无线电、控制计算等领域。”Alexander Tait表示。

这个光子神经络的核心是一种光学设备。它的每个节点都有神经元一样的响应特征。这些节点采用微型圆形波导的形式，被蚀刻进一个能容许光循环的硅基座内。一旦光被输入，它就会调制在阈值处工作的激光器的输出。在这个区域内，入射光的微小变化都会斧头对激光的输出产生显著影响。

系统中的每个节点都使用一定波长的光，这一技术被称为波分复用(wave division multiplexin)。来自各个节点的光会被送入激光器，而且激光输出会被反馈回质保期：滴水瓦节点，创造出一个拥有非线性特征的反馈电路。这种输出在数学上等效于一种被称为“连续时间递归神经络(CTRNN)”的设备。

T主要用于建材、家具、物流包装等行业ait团队表示，该设备可以极大地扩展编程技术，应用于更大的硅光子神经络。

研究人员使用由 49 个光子节点组成的络对神经络进行模拟演示，以及光子神经络如何被用于解决微分方程的数学问题。

Tait将其与普通的CPU进行了对比。“在这项任务中，光子神经络的有效硬件加速因子大约为1960×，”，Tait说，“这是一个3个数量级的速度。”

研究人员表示，这项研究打开了一个全新的光子计算行业的大门。Tait表示：“硅光子神经络可能会是首个进入可扩展信息处理的、更广泛类别的硅光子系统的领军者。”