賓夕法尼亞大學的研究人員開發了一種強大的新型光學芯片，每秒可以處理近20億張圖像。該設備由一個神經網絡組成，可以像光一樣處理信息，而不需要像內存這樣會降低傳統計算機芯片速度的組件。

　　上圖：藝術家對新型光學神經網絡芯片的演繹。

　　這種新芯片的基礎是一個神經網絡，這是一個模仿大腦處理信息方式的系統。這些網絡由像神經元一樣相互連接的節點組成，它們甚至可以以類似于有機大腦的方式“學習”，通過對數據集進行訓練，比如識別圖像中的物體或語音中的單詞。隨著時間的推移，它們會在這些任務上做得更好。

　　但這種新芯片處理的不是電信號，而是以光的形式處理信息。它使用光纜作為神經元，堆疊在多層中，每一層專門用于特定類型的分類。

　　在測試中，該團隊制作了一塊9.3毫米（0.01英寸）的芯片，并讓它對一系列類似字母的手寫字符進行分類。在對相關數據集進行訓練后，該芯片對包含兩種類型字符的圖像集能夠達到93.8%的準確率，對四種類型的字符集能夠達到89.8%的準確率米樂m6官網登錄入口。

　　最令人印象深刻的是，該芯片能夠在0.57納秒內對每個字符進行分類，這將使其能夠每秒處理17.5億張圖像米樂M6。該團隊表示，這一速度來自于芯片將信息處理為光的能力，這使其相對于現有的計算機芯片具有幾個優勢。

　　上圖：新型光學神經網絡芯片負責分類的類字母字符樣本。

　　該研究的主要作者菲魯茲·阿夫拉圖尼（Firooz Aflatouni）說：“我們的芯片通過我們所說的‘傳播計算’來處理信息，這意味著與基于時鐘的系統不同，計算發生在光通過芯片傳播的時候。我們還跳過了將光信號轉換為電信號的步驟，因為我們的芯片可以直接讀取和處理光信號，而這兩項變化都使我們的芯片成為一種速度明顯更快的技術。”

　　另一個優點是，正在處理的信息不需要存儲，因此它還通過不必向內存發送數據和完全不需要內存組件的空間來節省時間。該團隊還表示，不存儲數據也更安全，因為這樣可以防止任何可能的泄漏。

　　該團隊的下一步是開始擴大芯片的規模，并調整技術以處理其他類型的數據。

　　菲魯茲·阿夫拉圖尼說：“這項技術真正有趣的地方在于，它可以做的不僅僅是分類圖像。我們已經知道如何將許多數據類型轉換為電子領域 —— 圖像、音頻、語音和許多其他數據類型。現在，我們可以將不同的數據類型轉換到光域，并使用這項技術幾乎瞬間處理它們?！?/p>

　　這項研究發表在《自然》雜志上。

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