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亚博入口-激光助力首枚光子神经形态芯片

亚博官网 国内 2021年05月16日
本文摘要:根据《麻省理工技术评论》杂志网站上最近的报道,美国普林斯顿大学的研究团队最近研制出了世界上第一个光子神经形态芯片,并证明了它可以超高速计算。这种芯片将在未来开启一个全新的光子计算产业。普林斯顿大学亚历山大泰特团队的新成果是利用光子解决神经网络电路速度受限的问题。 神经网络电路在计算领域引发了风暴。科学家们希望生产出更强大的神经网络电路,其关键是生产能够像神经元一样工作的电路,或者称为神经形态学芯片,但这种电路的主要问题是提高速度。光子被计算为科学领域的一颗新星。

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根据《麻省理工技术评论》杂志网站上最近的报道,美国普林斯顿大学的研究团队最近研制出了世界上第一个光子神经形态芯片,并证明了它可以超高速计算。这种芯片将在未来开启一个全新的光子计算产业。普林斯顿大学亚历山大泰特团队的新成果是利用光子解决神经网络电路速度受限的问题。

神经网络电路在计算领域引发了风暴。科学家们希望生产出更强大的神经网络电路,其关键是生产能够像神经元一样工作的电路,或者称为神经形态学芯片,但这种电路的主要问题是提高速度。光子被计算为科学领域的一颗新星。与电子相比,光子享有更高的比特率,可以更慢地处理更多的数据。

然而,光子数据处理系统由于生产成本高,仍未得到广泛应用。光子神经网络芯片团队开发的光子神经网络的核心是光学器件,其中每个节点都具有与神经元相同的调用特性。这些节点被转移到一个硅基片上,光可以以微型圆形波导的形式在其中循环。当输出光时,工作在阈值的激光器的输入将不会被调整。

在这个区域,入射光的微小变化会对激光的输入产生很大的影响。光学设备的原理是:系统中的每个节点都用于一定波长的光,这就是所谓的波分适配。

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每个节点发出的光会被送到激光器,激光器输入不会返回到系统的节点,从而构成了具有非线性特性的双系统电路。至于这种非线性模拟的不道德程度,指出它的输入是EOS,一种叫做倒易时间迭代神经网络(CTRNN)的装置,说明CTRNN编程工具可以应用于更大的硅光子神经网络。泰特的团队使用一个49节点的硅光子神经网络来模拟某个微分方程的数学问题,并与普通的中央处理器进行比较。结果表明,在该任务中,光子神经网络的速度提高了三个数量级。

研究人员回应说,这将开启一个全新的光子计算行业。泰特说,硅光子神经网络可能成为一个更令人印象深刻的硅光子系统家族的先锋,该家族可以扩展信息处理。


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