研究人员利用一种受我们大脑启发的光基芯片演示了信息处理

在《自然通讯》杂志最近发表的一篇论文中，根特大学的研究人员报告了一种在芯片上进行光学信息处理的新范式，使用的技术灵感来自我们大脑的工作方式。

神经网络过去曾被用于解决模式识别问题，如语音识别或图像识别，但到目前为止，这些仿生技术主要是在传统计算机上的软件中实现的。UGent研究人员所做的是使用硅光子芯片直接在硬件中实现一个小型(16个节点)神经网络。这种芯片使用与传统计算机芯片相同的技术制造，但使用光而不是电作为信息载体。这种方法有很多好处，包括极高的速度和低功耗的潜力。

UGent的研究人员已经通过实验证明，同一块芯片可以用于各种各样的任务，比如在比特流上使用内存进行任意计算，或者头部识别(一种与电信网络相关的操作:头部是一个地址，指示数据需要发送到哪里)。此外，模拟已经表明，同一芯片可以通过识别单个语音数字(“一”，“二”，…)来执行有限形式的语音识别。

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根特大学新闻稿

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Kristof Vandoorne, Pauline Mechet, Thomas Van Vaerenbergh, Martin Fiers, Geert Morthier, David Verstraeten, Benjamin Schrauwen, Joni Dambre, Peter Bienstman。基于硅光子芯片的储层计算实验演示。《自然通讯》2014年3月24日出版。doi: 10.1038 / ncomms4541