人工智能真的快要來臨了！全球首個光電子神經網絡問世

因爲神經網絡可以推進人工智能的發展，這給了研究人員更大的動力來建立更強大的神經網絡。而這項研究的關鍵是建立相似神經元（neurons）的電路，即神經形態芯片（neuromorphic chip）。那麼，如何使電路的速度獲得顯著提高？

如今，這一問題或許有了答案。據MIT報道，普林斯頓大學的Alexander Tait團隊建立了全球首個光電子神經網絡，並展現了其在計算上的超速度。

一直以來，光學計算都被寄予厚望 。光子的帶寬要比電子高，所以能夠更快地處理大量數據。可是，因爲光學處理系統的成本太高，並無被普遍使用。而在進行模擬信號等任務時，這種超快速數據處理能力只有光子芯片才能提供。

現在神經網絡又給光子學提供了一個新的機會。「在硅光子平臺的幫助下，光子神經網絡的高速信息處理能力可以被用於無線電、控制計算等領域。」Alexander Tait表示。

這個光子神經網絡的核心是一種光學設備。它的每一個節點都有神經元同樣的響應特徵。這些節點採用微型圓形波導的形式，被蝕刻進一個能允許光循環的硅基座內。一旦光被輸入，它就會調製在閾值處工做的激光器的輸出。在這個區域內，入射光的微小變化都會對激光的輸出產生顯著影響。

系統中的每一個節點都使用必定波長的光，這一技術被稱爲波分複用（wave division multiplexin）。來自各個節點的光會被送入激光器，並且激光輸出會被反饋回節點，創造出一個擁有非線性特徵的反饋電路。這種輸出在數學上等效於一種被稱爲「連續時間遞歸神經網絡（CTRNN）」的設備。

Tait團隊表示，該設備能夠極大地擴展編程技術，應用於更大的硅光子神經網絡。

研究人員使用由 49 個光子節點組成的網絡對神經網絡進行模擬演示，以及光子神經網絡如何被用於解決微分方程的數學問題。

Tait將其與普通的CPU進行了對比。「在這項任務中，光子神經網絡的有效硬件加速因子大約爲1960×，」，Tait說，「這是一個3個數量級的速度。」

研究人員表示，這項研究打開了一個全新的光子計算行業的大門。Tait表示：「硅光子神經網絡可能會是首個進入可擴展信息處理的、更普遍類別的硅光子系統的領軍者。」

免費提供最新Linux技術教程書籍，爲開源技術愛好者努力作得更多更好：http://www.linuxprobe.com/