美國麻省理工學(xué)院（MIT）科學(xué)家在12日出版的《自然·光學(xué)》雜志上發(fā)表論文稱，他們開發(fā)出一種全新的光學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，能執(zhí)行高度復(fù)雜的運(yùn)算，從而大大提高“深度學(xué)習(xí)”系統(tǒng)的運(yùn)算速度和效率。
a，一般人造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)由輸入層，多個隱層和輸出層組成。 b，將一般神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分解為單個層。 c，構(gòu)成人造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)每一層的光學(xué)干涉和非線性單位。 d，提出了一個全光學(xué)，完全集成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
“深度學(xué)習(xí)”系統(tǒng)通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬人腦的學(xué)習(xí)能力，現(xiàn)已成為計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的研究熱門。但由于在模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)任務(wù)中，需要執(zhí)行大量重復(fù)性“矩陣乘法”類高度復(fù)雜的運(yùn)算，對于依靠電力運(yùn)行的傳統(tǒng)CPU（中央處理器）或GPU（圖形處理器）芯片來說，這類運(yùn)算太過密集，完成起來非?！俺粤Α?。
a，兩層ONN實(shí)驗(yàn)的示意圖。b，實(shí)驗(yàn)中使用的實(shí)驗(yàn)反饋和控制回路。 c，實(shí)驗(yàn)證明OIU的光學(xué)顯微照片說明，其完全光學(xué)實(shí)現(xiàn)了矩陣乘法（以紅色突出顯示）和衰減（以藍(lán)色突出顯示）。 d，MZI中單個移相器的示意圖和用于調(diào)諧內(nèi)部移相器的傳輸曲線。
通過幾年努力，MIT教授馬林·索爾賈?？撕屯麻_發(fā)出光學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的重要部件——全新可編程納米光學(xué)處理器，這些光學(xué)處理器能在幾乎零能耗的情況下執(zhí)行人工智能中的復(fù)雜運(yùn)算。索爾賈?？私忉尩?，普通眼鏡片就能通過光波執(zhí)行“傅里葉變換”這樣的復(fù)雜運(yùn)算，可編程納米光學(xué)處理器采用了同樣的原理，其包含多個激光束組成的波導(dǎo)矩陣，這些光波能相互作用，形成干涉模式，從而執(zhí)行特定的目標(biāo)運(yùn)算。
a，b，分別用于ONN和64位電子計(jì)算機(jī)的相關(guān)矩陣，用于實(shí)現(xiàn)用于元音識別的兩層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 c，具有相位編碼（σΦ）和光檢測誤差（σD）的元音識別問題的正確識別率（百分比）。d，測試數(shù)據(jù)集的二維投影（x軸上的對數(shù)面積比系數(shù)1和y軸上的2），其顯示了元音C和D之間的重疊。
研究小組通過測試證明，與CPU等電子芯片相比，這種光學(xué)芯片執(zhí)行人工智能算法速度更快，且消耗能量不到傳統(tǒng)芯片能耗的千分之一。他們還用可編程納米光學(xué)處理器構(gòu)建了一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初級系統(tǒng)，該系統(tǒng)能識別出4個元音字母的發(fā)音，準(zhǔn)確率達(dá)到77％。他們的最終目標(biāo)是，將可編程納米光學(xué)處理器交叉鋪成多層結(jié)構(gòu)，構(gòu)建光學(xué)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)系統(tǒng)，模擬人腦中神經(jīng)元執(zhí)行復(fù)雜的“深度學(xué)習(xí)”運(yùn)算。
索爾賈?？吮硎荆鹿鈱W(xué)處理器還能用于數(shù)據(jù)傳輸中的信號處理，更快速實(shí)現(xiàn)光學(xué)信號與數(shù)字信號間的轉(zhuǎn)換。未來，在大數(shù)據(jù)中心、安全系統(tǒng)、自動駕駛或無人機(jī)等所有低能耗應(yīng)用中，基于新光學(xué)處理器的復(fù)雜光學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將占據(jù)重要席位。
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