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来源：新智元
面对海量的数据，硬件设备是否能跟上，是当今挑战AI发展的一个巨大问题。而本周发表在《Nature》上的研究结果，证明了将光子结构用于AI是可行的，并具有不可忽视的潜力。使用光学原理，设备可以可以快速，并行地处理信息，而这是当今电子芯片无法做到的。
当今时代，人工智能正在对各种领域产生巨大的影响，如临床诊断、自动驾驶和语音翻译。
然而，无论是在计算速度还是功耗方面，现代社会快速增长的数据量都对其电子计算硬件提出了巨大的挑战。
而这些问题，已经成为人工智能的主要瓶颈。
而近日，《自然》杂志上刊登的一篇文章中给出了未来可能的解决方案：
光子处理器可以通过利用光的独特特性，来加速人工智能的处理过程。
从更深远的角度来讲，这可能会激发光学计算的复兴。
传统计算逐渐临界极限，光子计算起步艰难
随着人工智能的崛起，传统的电子计算方法正逐渐达到其性能极限，大大滞后于可处理数据的快速增长。
在各种类型的人工智能中，人工神经网络因其优异的性能而被广泛应用于人工智能任务中。
这些网络使用多层相互连接的人工神经元进行复杂的数学运算。
为了加速人工神经网络的处理，人们作出了各种努力来设计和实现特定的电子计算系统。
特别值得一提的是，在专用集成电路、大脑灵感计算和内存计算等定制芯片的应用上，这些努力已经取得了相当大的成功，这些芯片通过一系列称为记忆电阻器的内存设备就地进行处理。
在电子计算中，电子是信息的载体，但光子一直被认为是另一种选择。
由于光谱覆盖的波长范围很广，许多不同波长的光子可以同时复用(平行传输)和调制(改变方式使它们可以携带信息)，而不会使光信号相互干扰。这种信息以光速传播可以具有最小的时间延迟。
此外，无源传输(不需要输入功率)有助于超低功耗，而相位调制(光波的量子力学相位变化)使光在频率大于40千兆赫时易于调制和检测。
在过去的几十年里，光纤通信取得了巨大的成功。然而，使用光子进行计算仍然具有挑战性，特别是与最先进的电子处理器相比，在规模和性能水平上并不能达到最理想的效果。
这一困难主要来自于缺乏允许人工神经元的高速非线性(复杂)响应，以及可扩展的光子器件来集成到计算硬件的合适的并行计算机制和材料。
光频梳成为“救世主”，速度超群
幸运的是，过去几年中，被称为光频梳（optical frequency combs）的设备的发展，为集成光子处理器带来了新的机会。
光学频率梳是一组具有发射光谱的光源，它由数千条或数百万条频率均匀且紧密间隔的锐利谱线组成。
这些器件在光谱学、光学时钟计量和电信等各个领域都取得了巨大的成功，并获得了2005年诺贝尔物理学奖。
光频率梳可以集成到计算机芯片中，作为光计算的高效能源，该系统非常适合采用波长复用技术进行数据并行处理。
Xu和他的同事们利用这样的装置，生产出了多功能集成光子处理器。这个设备执行一种矩阵-向量乘法，我们可以将其称为应用在图像处理上的卷积。
来源：AI_era 新智元
原文链接：http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3MTA0MTk1MA==&mid=2652094185&idx=5&sn=f270164fbcf8f57b294118c715a2196f
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