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全光学计算机?可望超越基于芯片计算机运算速度

上网日期: 2015年03月25日 ?? 作者: R. Colin Johnson ?? 我来评论 字号:放大 | 缩小 分享到:sina weibo tencent weibo tencent weibo


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关键字:智能时代? 智能手机? 智能芯片?

透过将光学物质转变成硫族化合物,使其于光线通过时改变色彩明暗,可望实现利用神经网络模式的全光学计算机新时代——这种全光学计算机不仅拥有快速、低成本的存储器,还可望超越目前基于芯片的计算机运算速度。

英国南安普敦大学(University of Southampton)光电研究中心(ORC)教授Dan Hewak,以及新加坡南洋理工大学(NTU)破坏性光子技术中心(CDPT)教授Cesare Sci最近携手合作,针对硫族化合物展开深入的研究。

Hewak 表示:“硫族化合物是高度感光的物质,能以许多不同的方式来针对光线作出师反应。在最近的一项神经网络实验中,我们利用光暗化过程,让硫族化合物在暴露于光线后变成光子吸收剂。利用硫属玻璃可记住暴露于多少光线量,同时,取决于光波长的多寡,该存储器可暂时或永久储存。此外,硫族化合物对于微弱光线同样产生反应,并暴露于较长的时间下,或者在强光下暴露较短时间。”

研究人员所实现的这种全光学认知计算机并不需要把光学信号转换成电子信号。相反地,它的神经网络各部份直接采用光学物质——神经元(认知计算机)、树突(输入)、轴突(输出)以及突触(记忆)——使其成为世界上首部无需电子信号刺激的计算机。

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当光线通过硫族化合物时,其色彩发生变化(变淡或变暗),使其成为神经网络中存储器突触的理想应用。(来源:University of Southampton, U.K.)

当然,如果纯光学认知计算机必须与传统计算机通讯时,就得利用“光-电转换器”。即使越来越多的传统计算机利用光纤实现板上通讯,最终仍将在芯片上实现光学与光纤通讯。

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在进行测试时,研究人员利用硫族化合物验证了概念。现在,他们利用硫族化合物来形成微小的光学纤维。(来源:University of Southampton, U.K.)

未来,Hewak以及其于新加坡的合作伙伴们将致力于研究直径更小的硫族化合物纤维,最终使其所有的光学认知计算机可媲美电子计算机的微小尺寸。该研究团队的目标在于达到人类大脑的能量储存,这约燃烧25W功率,同时一部超级计算机得用1.4MW来进行模拟。

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博士后研究人员Behrad Gholipour正忙着在光纤中制造硫族化合物。(来源:University of Southampton, U.K.)

新加坡局科技术研究局(A*STAR )先进光学工程计划为这项研究提供了资金赞助,并在NTU与ORC共同资助的光电机构进行。

翻译:Susan Hong

本文授权翻译自EE TIMES,谢绝转载







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