全光驅動計算機大突破：可編程芯片首次用光訓練神經網絡

據《自然·光子學》雜志報道，美國賓夕法尼亞大學的研究團隊成功開發(fā)出了首款極具創(chuàng)新性的可編程芯片，這款芯片能夠巧妙地利用光來實現非線性神經網絡的訓練。

這項突破有望大幅加快AI訓練速度，同時降低能源消耗，并為研制全光驅動計算機奠定基礎。

原來，研發(fā)團隊在芯片的研發(fā)過程中引入了一種極為特殊的半導體材料，這種材料對光具有高度的敏感性。

當攜帶輸入數據的“信號”光穿過這種材料時，另一束“泵浦”光從上方照射下來，調節(jié)材料的響應特性。

通過調整泵浦光的形狀和強度，團隊可以根據信號光的強度及材料的反應來控制信號光的吸收、傳輸或放大方式，從而對芯片進行編程以執(zhí)行不同的非線性功能。

團隊用其解決多項基準AI問題進行測試，在簡單的非線性決策邊界任務中，實現了超過97%的準確率。與傳統(tǒng)數字神經網絡相比，這種光子芯片性能更強，能耗更低。