“走向基于光的 类似大脑的计算芯片”

是像大脑一样发挥作用的技术吗？ 在人工智能的这些时代，这似乎已经不那么牵强了。 例如，手机可以识别脸部和语言的情况。 但是在更多复杂的应用中，计算机仍然很快面临着自己的限制。 一个原因是计算机以前有不同的存储和解算单元，因此所有数据都必须在两者之间往返。 在这方面，人脑领先于最现代化的计算机。 因为它是解决和保存新闻的地方——突触中，或者是神经元之间的连接，其中有几百亿大脑。 明斯特大学(德国)的国际研究小组牛津和埃克塞特(均为英国)成功开发了制作大脑一样的计算机的硬件。 科学家们试图制造包含人工神经元互联网的芯片，以模拟神经元及其突触的行为。

研究人员可以解释，这个光学突触互联网是学习新闻，像大脑一样进行计算和认识模式的基础。 由于系统采用光而不是传统电子，因此可以迅速解决数据的数倍。 这个集成光子系统是实验的里程碑，明斯特大学的wolfram pernice教授和这个研究的主要伙伴说。 该方法可用于未来许多不同行业(如医疗诊断)中判断大量数据的模型。 该研究发表在了最新一期的《自然》杂志上。

故事细节——招聘的背景和方法

虽然与所谓神经形态互联网相关的许多现有方法都是基于电子学的，但采用光学系统即光子、即光粒子还处于初期阶段。 德国和英国科学家现在提出的原理是传输光，可以作为光微芯片制造的光波导和所谓的相变材料的组合，在存储介质上发现了可改写的dvd等材料。 这些相变材料的优点在于，如果它们是晶体，或者如果它们以规则方式排列，或者它们是非晶的，那么它们的光学性质可以发生显着的变化。 如果用激光加热材料，就可以用光发生这种相变。 由于材料反应强烈，同时其性质发生明显变化，非常适合模仿突触和两个神经元之间的冲动转移，第一作者johannes feldmann在博士论文中做了大量实验。 明斯特大学。

在他们的研究中，科学家们首次成功地将多种纳米结构相变材料整合到了一个突触网上。 研究人员开发了4个劳动神经元和共计60个突触的芯片。 芯片结构-由不同的层组成。 它基于所谓的波分复用技术，即光入射到光纳米电路内的不同通道的过程。

为了测试系统识别模式的程度，研究人员采用了两种不同的机器学习算法作为光脉冲提供。 在这个过程中，人工系统可以从实例中学习，最终总结它们。 如果采用了两种算法——即使是所谓的监控和无监控学习——人工互联网也可以根据最终给出的光模式识别正在寻找的模式。 其中一个是四个连续的消息。

wolfram pernice先生说:。 我们的系统在工作上类似于大脑中的神经元和突触，同时向构建解决现实世界任务的计算机硬件迈出了重要的一步。 通过采用光子而不是电子，我们可以完全利用光学技术的已知潜力。 不仅是为了像以前那样传输数据，也是为了解决和保存牛津大学共同作者harish bhaskaran教授提出的补充途径。

一个非常具体的例子是通过这样的硬件可以自动识别癌细胞。 但是，在这些应用成为现实之前，还需要进行进一步的事业。 研究人员需要增加人工神经元和突触的数量，增加神经网络的深度。 这可以通过例如使用硅技术制造的光学芯片来进行。 通过铸造加工生产纳米芯片，欧盟联合项目fun-comp将采取这一步骤。 大学的c. david wright教授，fun-comp项目的共同作者和领导者说。 埃克塞特