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美国科学家在最新一期《自然》杂志发表论文称,他们开发了首块可扩展的基于深度神经网络的光子芯片,每秒可对20亿张图像进行直接分类,而无需时钟、传感器或大内存模块,有望促进人脸识别、自动驾驶等领域的发展。
超高速量子计算机和通信设备可以彻底改变我们生活的方方面面,但前提是需要一种快速、高效的纠缠光子对的来源,这类系统用于传输和处理信息。现在,美国史蒂文斯理工学院的研究人员做到了这一点,据该校官方18日最新报道,研究人员不仅创造了一种基于芯片的光子源,其效率是以前的100倍,这使大规模量子设备集成变得触手可及。相关研究成果发表于17日的《物理评论快报》。
美国和瑞士研究人员开发出一种光学开关,让光能在20亿分之一秒内在芯片间移动,这一速度远超其他类似设备。研究人员称,这款紧凑型开关是首个能在足够低电压下运行的开关,因此可被集成到硅芯片上,并以极低信号损失改变光的方向,有望在量子计算机等领域“大显身手”。研究在线发表于《科学》杂志网站。美国国家标准技术研究院(NIST)的研究人员称,这项研究朝着创建使用光而非电来处理信息的计算机迈出重要一步。与依靠电...
普林斯顿大学亚力山大·泰特团队的新成果是利用光子解决了神经网络电路速度受限这一难题。神经网络电路已在计算领域掀起风暴。科学家希望制造出更强大的神经网络电路,其关键在于制造出能像神经元那样工作的电路,或称神经形态芯片,但此类电路的主要问题是要提高速度。光子计算是计算科学领域的“明日之星”。与电子相比,光子拥有更多带宽,能快速处理更多数据。但光子数据处理系统制造成本较高,因此一直未被广泛采用。

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