全新硅芯片能精準分發(fā)光信號
有望滿足神經網絡的復雜線路需求
科技日報北京7月30日電（實習生郭子朔）據物理學家組織網近日報道，美國國家標準與技術研究院（NIST）的研究人員研制出一種硅芯片，它精準分發(fā)光信號的能力，為未來的神經網絡研究提供了一種潛在設計方法。
人腦擁有數十億神經元（神經細胞），每個神經元之間都存在著上千個連接點。許多研究項目致力于制造人工神經網絡電路來模擬大腦，但是，像半導體電路這類傳統電子器件，通常無法滿足正常運作的神經網絡中極其復雜的線路需求。
NIST團隊建議使用光取代電流作為信號媒介。在解決復雜問題方面，神經網絡已展示出卓越的能力，比如快速識別模式類型和精確分析數據等。光的應用則將進一步加快信號傳播速度，并消除電荷干擾。
NIST團隊物理學家杰夫·奇利斯說：“光的優(yōu)點在于可進一步優(yōu)化神經網絡的性能，使其能進行精確的科學性數據分析，例如搜索類地行星以及用于量子信息科學等，并加速高智能無人駕駛汽車控制系統的開發(fā)研究。”
據報道，NIST設計的芯片通過兩層光子波導的垂直堆疊，攻克了光信號應用中的主要難題。這種結構將光限制于狹小的路線中進行光信號路由，這很大程度上類似于采用電線路由電信號。這種三維設計使復雜的路由機制得以運行，進而完成模仿神經系統運作過程的必要步驟。
研究人員表示，激光通過光纖傳輸到芯片中。根據選定的光的強度以及分布模式，芯片會將每個輸入路由到輸出組。為評估輸出結果，他們制作出輸出信號的圖像。結果表明，該種方法的最終輸出高度均勻，誤差率低，實現了精準的功率分布。
研究團隊表示，他們真正做到了兩件事。一是開始運用三維設計模型實現傳輸中更多的光學連接；另外，新型測量技術的成功開發(fā)使得光子系統中眾多設備的特性得以體現。隨著人們對于光電子神經系統的大規(guī)模深入研究，這兩種突破將會起到至關重要的作用。
總編輯圈點
神經網絡已經是人工智能界的當紅技術，無論是圖像識別、人臉識別還是自然語言處理，都要用到神經網絡。神經網絡確實強大，卻也恰恰因為它的強大，對最底層芯片提出了新挑戰(zhàn)。可以預見的是，傳統芯片總有一天會無法負荷人工智能時代提出的計算要求，此時，“光”閃亮登場，被寄予厚望——用光路代替電路，數據傳輸和處理速度能變得更快。已有很多團隊在研發(fā)光學芯片，不過，成果一般都還處在實驗室階段，走向工業(yè)化還要考慮成本、一致性和穩(wěn)定性等諸多因素。
