6月1日，發(fā)表于《自然》雜志上的一篇文章中，賓夕法尼亞大學(xué)研究人員介紹了其開發(fā)的一種功能強(qiáng)大的新型光學(xué)芯片。實驗裝置由一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成，能夠以光的形式來處理信息（每秒可處理近20億數(shù)量級的圖像），而不至于被內(nèi)存等傳統(tǒng)計算機(jī)芯片組件給拖后腿。 Vh;P,no#  
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深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是這套用于圖像分類的片上光子芯片的重要基礎(chǔ)，作為一套以大腦處理信息方式為模型的系統(tǒng)，這些網(wǎng)絡(luò)由像神經(jīng)元一樣相互連接的節(jié)點組成。 </7_T<He.  
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然后通過投喂大量數(shù)據(jù)集展開訓(xùn)練，以讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)習(xí)得類似于生物大腦的思考方式 —— 比如用于分辨圖像中的對象、或語音中的單詞。 0@*EwI  
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隨著時間的推移，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還會在相關(guān)工作任務(wù)上漸入佳境。不過賓夕法尼亞大學(xué)的這項研究，卻并不以電信號的形式 —— 而是以光的形式 —— 來處理信息。 #ysSfM6  
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通過使用光纖作為其神經(jīng)元、并堆疊于多個層中，每層均可專注于特定類型的分類工作。測試期間，研究團(tuán)隊使用了一枚大小僅 9.3m㎡ 的芯片。 #ZvDf5A  
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在開展了相關(guān)數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練后，該芯片便可對包含兩種字符集的圖像進(jìn)行分類，且準(zhǔn)確率高達(dá) 93.8% 。而對四種類型的圖像分類工作，其準(zhǔn)確率亦有 89.8% 。 9q|36CAO_  
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