由麻省理工学院科学家遐想的新式光子芯片以光学面貌实施所有深度神经网罗测度美腿丝袜，在纳秒内完成任务，准确率逾越92%。这将透顶篡改高需求测度应用，为可及时学习的高速处理器掀开大门。

有计划东说念主员展示了一种十足集成的光子处理器，它不错在芯片上以光学面貌实施深度神经网罗的所关连键测度，从而为激光雷达或高速通讯等测度条目尖刻的应用完毕更快、更节能的深度学习。 图片起原：电子学有计划实验室桑普森-威尔科克斯（Sampson Wilcox）。

深度神经网罗是现时起始进的机器学习应用背后的驱能源，它变得如斯普遍和复杂，甚至于破损了传统电子测度硬件的极限。

光子硬件使用光而不是电来实施机器学习测度，提供了一种更快、更节能的处治有野心。 关联词，光子斥地很难完毕某些神经网罗操作，这就不得不依赖外部电子斥地，从而放慢了处理速率，缩小了服从。

经过十年的有计划，麻省理工学院和调和机构的科学家们开发出一种破损性的光子芯片，克服了这些挑战。 他们展示了一种十足集成的光子处理器，大致十足诓骗光实施所有基本的深度神经网罗测度，无需外部处理。该光学斥地大致在不到半纳秒的时间内完成机器学习分类任务的重要测度，同期达到 92% 以上的准确率--性能与传统硬件相配。

该芯片由互相流畅的模块构成一个光神经网罗，遴荐交易代工工艺制造，可完毕该技巧的推广和与电子产物的集成。

从长久来看，光子处理器可为激光雷达、天体裁和粒子物理学科学有计划或高速通讯等测度条目尖刻的应用带来更快、更节能的深度学习。

"在很厚情况下，模子的性能横暴并不是独一伏击的，伏击的是你能以多快的速率取得谜底。 "电子有计划实验室量子光子学和东说念主工智能小组的看望科学家、NTT Research美腿丝袜， Inc.的博士后 Saumil Bandyopadhyay （17 年硕士、18 年工程硕士、23 年博士）说："现在咱们有了一个端到端系统，不错在纳秒级的时间圭臬上在光学中运行神经网罗，咱们就不错运行从更高的层面念念考应用和算法了。"

与 Bandyopadhyay 一齐撰写论文的还有：Alexander Sludds（18 年，19 年工程硕士，23 年博士）；Nicholas Harris（17 年博士）；Darius Bunandar（19 年博士）；Stefan Krastanov（前 RLE 有计划科学家，现任马萨诸塞大学阿默斯特分校助理讲授）；RLE 看望科学家兼 NTT 有计划公司高等科学家 Ryan Hamerly； Matthew Streshinsky，前诺基亚硅光子学谨防东说念主，现 Enosemi 连合独创东说念主兼首席实施官；Michael Hochberg，Periplous， LLC 总裁；以及 Dirk Englund，电子工程与测度机科学系讲授，量子光子学与东说念主工智能小组和 RLE 首席有计划员，论文资深作家。 该有计划效果于12月2日发表在Nature Photonics. 上。

用光进行机器学习

深度神经网罗由多层互相流畅的节点或神经元构成，它们对输入数据进走时算以产生输出。 深度神经网罗的一个重要操作是使用线性代数来实施矩阵乘法，在数据从一层传递到另一层时进行转移。

但除了这些线性运算外，深度神经网罗还能实施非线性运算，匡助模子学习更复杂的花样。 激活函数等非线性运算赋予了深度神经网罗处治复杂问题的材干。

2017年，恩格伦德的有计划小组与塞西尔和艾达-格林物理学讲授马林-索尔亚契奇实验室的有计划东说念主员一齐，在单个光子芯片献艺示了一个光神经网罗，它不错用光进行矩阵乘法运算。但那时，该斥地无法在芯片上实施非线性操作。 光学数据必须转移成电信号，然后发送到数字处理器，才能实施非线性操作。

"光学中的非线性具有相配大的挑战性，因为光子之间退却易互相作用。"Bandyopadhyay施展说："这使得触发光学非线性变得绝顶耗电，因此斥地一个大致以可推广的面貌完毕非线性的系统变得绝顶具有挑战性。"

他们通过遐想称为非线性光学功能单位（NOFUs）的斥地克服了这一挑战，这种斥地伙同了电子学和光学，不错在芯片上完毕非线性操作。有计划东说念主员在光子芯片上构建了一个光学深度神经网罗，诓骗三层斥地实施线性和非线性操作。

十足集成的网罗

当先，他们的系统将深度神经网罗的参数编码成光。 然后，2017 年论文中展示的可编程分光器阵列对这些输入进行矩阵乘法运算。然后，数据干预可编程 NOFU，NOFU 通过将少许光虹吸到光电二极管，将光信号转移为电流，从而完毕非线性功能。 这一流程无需外部放大器，能耗极低。

"咱们一直处于光域中，直到临了读出谜底。 这使咱们大致完毕超低蔓延，"Bandyopadhyay 说。

完毕如斯低的蔓延使他们大致在芯片上高效地锤真金不怕火深度神经网罗，这一流程被称为原位锤真金不怕火，频繁会破钞数字硬件的无数能量。这尤其适用于对光信号进行域内处理的系统，如导航或电信，也适用于想要及时学习的系统。

光子系统在锤真金不怕火测试中达到了 96% 以上的准确率，在推理中达到了 92% 以上的准确率，与传统硬件不相险峻。 此外，该芯片还能在不到半纳秒的时间内完成重要测度。

这项责任标明，测度--从骨子上讲，即是输入到输出的映射--不错编译到线性和非线性物理学的新架构中，从而完毕测度与所需责任量之间根底不同的比例规章。所有这个词电路的制造遴荐了与坐褥 CMOS 测度机芯片疏浚的基础才略和代工工艺。 这么就能诓骗在制造流程中引入极少过错的熟谙技巧，大限制制造芯片。

扩大斥地限制并将其与相机或电信系统等履行电子斥地集成将是将来责任的重心。 此外，有计划东说念主员还但愿探索能诓骗光学上风更快、更节能地锤真金不怕火系统的算法。

编译自/ScitechDaily美腿丝袜