2日发表在《当然·光子学》杂志上的论文称，好意思国麻省理工学院科学家成就出一种全集成光芯片。它能以光学容貌实验深度神经网罗所需的所关联键盘算，为制造能及时学习的高速处理器掀开了大门。

　　这种新式光芯片偶而在不到半纳秒的时辰内，完成机器学习分类任务的关节盘算，性能与传统硬件额外。该芯片由相互贯穿的模块构成，酿成一个光学神经网罗，并领受买卖代工工艺制造，这有助于时代的延迟和与电子居品集成。

　　深度神经网罗由多层相互贯穿的节点构成，实验线性和非线性操作以处理复杂数据。其中，非线性运算（如激活函数）使深度神经网罗偶而处分复杂问题。2017年，麻省理工学院恩格伦德小组与马林·索尔贾契奇实验室相助，在光芯片献艺示了能实验矩阵乘法的光学神经网罗，但这种联想无法在芯片上平直进行非线性操作。联想的繁难在于，触发光学非线性相称耗电。

　　自后，斟酌团队成就了一种非线性光学功能单位（NOFU），克服了这一挑战。他们通过相关电子学和光学时代，在芯片上完好意思了非线性操作，从而完好意思在光芯片上构建光学深度神经网罗。其中，神经网罗参数编码看成光信号，通过可编程分光镜阵列进行矩阵乘法，再由NOFU完好意思非线性功能，无需外部放大器，能耗极低。

　　该光芯片在历练测试中准确率超96%，推理准确率超92%，且实验关节盘算时辰不到半纳秒。扫数电路领受与制造CMOS芯片研讨的基础标准和工艺，有益于大范畴坐褥和裁减制造差错。这一斟酌为在光芯片上高效历练深度神经网罗提供了可能。

　　从永远来看九游会J9·(china)官方网站-真人游戏第一品牌，光芯片有望完好意思更快、更节能的深度学习，适用于激光雷达、天文体和粒子物理学等边界的斟酌或高速电信等盘算条件高的诈欺。