宾夕法尼亚大学的研究人员开发了一种新的深度神经网络处理器。 它能够处理，因此识别和分类，每秒数十亿的输入。 为此，该芯片利用了光的力量：是的，它是一个光子处理器。 名义上和事实上。
这项光学工程奇迹背后的研究最近发表在《自然》杂志上，由 工程与应用科学学院 宾夕法尼亚大学的。 我们在这里将其链接到您。
光子芯片是如何工作的？
这种类型的自主芯片以类似于我们大脑神经元的方式分析数据，经过训练可以识别特定的刺激模式或 输入. 这转化为检测物体存在的能力，但最重要的是识别和分类它们：像这样的机制是我们每天使用的技术的基础，例如 面部识别 和音频转录，仅举几例。 要做到这一点，芯片必须至少具备四个特性，这也是研究人员试图优化的：
- 它必须能够将光信号转换为电信号；
- 同样，它必须能够将输入数据转换为二进制格式；
- 必须有大内存模块；
- 它必须具有线性计算方法。
菲鲁兹·阿弗拉图尼，与研究生一起进行研究的电气与系统工程副教授 亚历山大·J·吉尔斯，解释说：“我们的芯片通过我们所说的‘处理信息’传播计算'. 简而言之，计算发生在光穿过芯片时”。
所提供的特性使光子芯片几乎可以立即对图像进行分类和识别。单张图像的处理时间？大约半纳秒（一纳秒是十亿分之一秒）。想象一下它在工作中识别体育场观众的面孔。逐个。在你可以闭上眼睑之前。
该研究的作者将光子芯片的性能与用于图像分类的高端图形处理单元 (GPU) 相媲美。
是的，很有趣……但它有什么用呢？
科学家称这种光子芯片是第一个使用光信号来开发这种处理能力的芯片，它提供了许多优势。 第一： 降低能源消耗。 第二： 与当今使用的深度神经网络技术相比，瓶颈更少。
该芯片仍然存在局限性，尤其是在分辨率方面：目前它能够处理由几个像素组成的图像。 该研究的作者已经想到如何进一步提高光子芯片的性能，特别是通过作用于光电层中的微环调制器和光电二极管的带宽。
因此，通过一些技巧和进一步的实施，可以进一步加速光子芯片，并达到小于 100 皮秒的处理时间。 好吧……它并没有在这里结束！
