普林斯頓大學(xué)亞力山大·泰特團隊的新成果是利用光子解決了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電路速度受限這一難題。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電路已在計算領(lǐng)域掀起風(fēng)暴。科學(xué)家希望制造出更強大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電路，其關(guān)鍵在于制造出能像神經(jīng)元那樣工作的電路，或稱神經(jīng)形態(tài)芯片，但此類電路的主要問題是要提高速度。光子計算是計算科學(xué)領(lǐng)域的“明日之星”。與電子相比，光子擁有更多帶寬，能快速處理更多數(shù)據(jù)。但光子數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)制造成本較高，因此一直未被廣泛采用。
團隊研制出的光子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心是一種光學(xué)設(shè)備——其中的每個節(jié)點擁有神經(jīng)元一樣的響應(yīng)特征。這些節(jié)點采用微型圓形波導(dǎo)的形式，被蝕刻進一個光可在其中循環(huán)的硅基座內(nèi)。當光被輸入，接著會調(diào)節(jié)在閾值處工作的激光器的輸出，在此區(qū)域中，入射光的微小變化都會對該激光的輸出產(chǎn)生巨大影響。
該光學(xué)設(shè)備的原理在于：系統(tǒng)中的每個節(jié)點都使用一定波長的光，這一技術(shù)被稱為波分復(fù)用。來自各個節(jié)點的光會被送入該激光器，而且激光輸出會被反饋回節(jié)點，創(chuàng)造出一個擁有非線性特征的反饋電路。關(guān)于這種非線性能模擬神經(jīng)行為的程度，研究表明其輸出在數(shù)學(xué)上等效于一種被稱為“連續(xù)時間遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CTRNN)”的設(shè)備，這說明CTRNN的編程工具可以應(yīng)用于更大的硅光子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
泰特團隊用一個擁有49個節(jié)點的硅光子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來模擬某種微分方程的數(shù)學(xué)問題，并將其與普通的中央處理單元進行比較。結(jié)果表明，在此項任務(wù)中，光子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的速度提升了3個數(shù)量級。
研究人員表示，這將開啟一個全新的光子計算產(chǎn)業(yè)。泰特說：“硅光子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可能會成為更龐大的、可擴展信息處理的硅光子系統(tǒng)家族的‘排頭兵’”。
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