據(jù)《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(xiàn)非線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(qū)動計算機奠定基礎(chǔ)。
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(shù)據(jù)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(diào)節(jié)材料的響應(yīng)特性。
通過調(diào)整泵浦光的形狀和強度，團隊可以根據(jù)信號光的強度及材料的反應(yīng)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(wù)中，實現(xiàn)了超過97%的準確率。與傳統(tǒng)數(shù)字神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，這種光子芯片性能更強，能耗更低。
