全光驱动计算机大突破:可编程芯片首次训练神经网络。

快科技 4 月 21 每日消息，根据《自然》 · 据《光子学》杂志报道，美国宾夕法尼亚大学的研究团队成功开发了第一个具有突破性的可编程芯片，它可以巧妙地利用光来训练非线性神经网络。

这一突破有望大幅加速。 AI 训练速度，同时降低能耗，为全光驱动计算机的发展奠定基础。

最初，R&D部门在芯片研发过程中引入了一种非常特殊的半导体材料，它对光线非常敏感。

另一束“泵浦”光在携带输入数据的“信号”光穿过这些材料时，从上面直射下来，调整材料的响应特性。

通过调节泵浦光的形状和强度，团队可以控制指令光的吸收、传输或放大方式，然后根据信号光的强度和材料反应对芯片进行编程，实现不同的非线性功能。

团队用它来处理多个标准？ AI 在简单的非线性决策边界任务中，对问题进行检测，完成了超越。 97% 精确度。这类光子芯片与传统数字神经网络相比，性能更强，能耗更低。

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