IT 之家 4 月 21 日音尘パナソニック 分電盤 リミッタースペース付 露出・半埋込両用形，据最新一期《当然・光子学》杂志报说念，好意思国宾夕法尼亚大学的工程师们建造了首款约略诓骗光进行非线性神经收罗考研的可编程芯片。

该芯片不错使用光来考研非线性神经收罗 —— 这一浮松不错权贵加速 AI 考研速率，减少能耗，以致为全光计较机铺平说念路。

▲   芯片里面的图像 —— 白色虚线框是输入，黄色虚线框是输出

刻下的 AI 芯片是电子的，依赖电力进行计较，而这款新芯片是光子芯片。在《当然・光子学》杂志的描绘中，这款芯片编削了光的行径，以扩充任代 AI 中枢中的非线性数学。

现在大巨额 AI 系统齐依赖于神经收罗，这是一种师法生物神经组织的软件。正如神经元结合起来使生物体约略念念考同样，神经收罗通过结合简便单位或"节点"的层，使 AI 系统约略扩充复杂任务。

该团队的浮松始于一种迥殊的半导体材料，它能对光作念出响应。当一束"信号"光（佩戴输入数据）穿过该材料时，一束从上方映照的"泵浦"光束调度材料若何响应。

通过编削泵浦光的体式和强度，团队不错收尾信号光的采纳、传输或放大，这取决于光的强度和材料的行径。这个流程"编程"芯片扩充不同的非线性函数。

值得谛视的是，这项计算并未编削芯片的基础结构，而是诓骗光在材料里面变成的图案来重塑光泽穿越的样式。这教化了一个不错字据泵浦模式抒发多种数学函数的可重构系统，使其具有及时学习才气，能字据输出反馈调度自己行径。

为了考据该芯片的才气，团队用其处置了多项基准 AI 问题。在简便的非线性有计算范围任务中，齐备了逾越 97% 的准确率；在著名的鸢尾花数据集问题上，达到了 96% 以上的准确率。这标明，与传统数字神经收罗比较，光子芯片不仅性能十分，以致更优，况兼能耗更低，因为它们减少了对耗电元件的依赖。

此外，实践还清晰，只需 4 个非线性的光学结合就能达到传统模子中 20 个固定非线性激活函数线性电子结合的成果，展示了该本领的宏大后劲。跟着架构的进一步膨大，服从将愈加权贵。

不同于以往制造后固定的光子系统，这款新芯片提供了一个空缺的平台，可通过泵浦光的作用如同画笔般绘图出可编程提醒，是现场可编程光子计较机主见的一次实质解说，标识着向光速考研 AI 迈进的蹙迫一步。

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