全光学神经网络

超大型光学神经网络架构的最新进展

机器学习技术已广泛应用于高性能信息处理领域，与此同时，在解决各类复杂任务时对于计算容量、计算速度以及能耗等的要求也越来越高。然而，现有硬件的计算速度受到传统冯·诺依曼体系结构的严重限制，随着计算过程所需时间的增长，计算效率将变得低下，能耗也会更大。

深度学习是一个能源密集型领域，它的应用受到了限制。但如果这些模型能够以更高的能源效率来运行呢？这是许多研究人员提出的问题，而IBM的一个新团队可能已经找到了答案。

香港科技大学(科大)的科研人员成功研发全球首个可用作深度机器学习(machine learning)的全光学神经网络，不但能让人工智能在处理较复杂的问题上﹕例如辨识事物之间的关系或风险评估等范畴，进一步追近人类，更可在能耗大幅度降低的情况下，以光速进行运算。