以光速进行机器学习新论文演示了将光子结构用于AI

随着我们进入数字时代的下一章，数据流量将继续呈指数增长。为了进一步增强人工智能和机器学习，计算机将需要能够尽快，高效地处理大量数据的能力。

常规的计算方法不能胜任这项任务，但是在寻找解决方案时，研究人员从字面上看清了这一点。

基于光的处理器(称为光子处理器)使计算机能够以惊人的速度完成复杂的计算。本周发表在《自然》杂志上的新研究研究了光子处理器在人工智能应用中的潜力。结果首次证明这些设备可以快速，并行地处理信息，这是当今电子芯片无法做到的。

匹兹堡斯旺森大学工程学院电气与计算机工程学助理教授兼共同主要作者内森·扬布洛德(Nathan Youngblood)解释说：“神经网络通过获取大量数据并通过一系列算法识别模式来'学习'。“这种新处理器将允许它同时运行多个计算，并且每次计算使用不同的光波长。我们要解决的挑战是集成：我们如何以可扩展且高效的方式使用光进行计算?”

研究人员寻求的快速，高效的处理方法非常适合诸如自动驾驶汽车之类的应用，这些应用需要尽快处理来自多个输入的感应数据。光子处理器还可以支持云计算，医学成像等领域的应用。

明斯特大学的合著者Wolfram Pernice说：“用于加速机器学习领域任务的基于光的处理器使高速和高吞吐量的复杂数学任务得以处理。” “这比依靠电子数据传输的传统芯片(例如图形卡或专用硬件，如TPU(张量处理单元))要快得多。”

一起，以非易失性方式存储数据，而无需持续提供能量。这项研究也是首次将这些光学存储单元与基于芯片的频率梳相结合作为光源，这使它们能够同时在16个不同的波长上进行计算。