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據(jù)最新一期《自然·光子學(xué)》雜志報(bào)道，美國賓夕法尼亞大學(xué)團(tuán)隊(duì)開發(fā)出首款能夠利用光進(jìn)行非線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的可編程芯片。這項(xiàng)突破有望大幅加快人工智能（AI）的訓(xùn)練速度，同時(shí)降低能源消耗，并為研制全光驅(qū)動(dòng)計(jì)算機(jī)奠定基礎(chǔ)。
在此之前，雖然已有研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)出處理線性數(shù)學(xué)運(yùn)算的光學(xué)驅(qū)動(dòng)芯片，但僅依靠光學(xué)方法表示非線性函數(shù)的技術(shù)難題一直未被攻克。而非線性函數(shù)對(duì)于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練至關(guān)重要，沒有它，光子芯片就無法完成深度學(xué)習(xí)或執(zhí)行復(fù)雜的智能任務(wù)。
新進(jìn)展依賴于一種對(duì)光敏感的特殊半導(dǎo)體材料。當(dāng)攜帶輸入數(shù)據(jù)的“信號(hào)”光穿過這種材料時(shí)，另一束“泵浦”光從上方照射下來，調(diào)節(jié)材料的響應(yīng)特性。通過調(diào)整泵浦光的形狀和強(qiáng)度，團(tuán)隊(duì)可以根據(jù)信號(hào)光的強(qiáng)度及材料的反應(yīng)來控制信號(hào)光的吸收、傳輸或放大方式，從而對(duì)芯片進(jìn)行編程以執(zhí)行不同的非線性功能。
值得注意的是，這項(xiàng)研究并未改變芯片的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)，而是利用光在材料內(nèi)部形成的圖案來重塑光線穿越的方式。這造就了一個(gè)可以根據(jù)泵浦模式表達(dá)多種數(shù)學(xué)函數(shù)的可重構(gòu)系統(tǒng)，使其具有實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)能力，能根據(jù)輸出反饋調(diào)整自身行為。
為了驗(yàn)證該芯片的能力，團(tuán)隊(duì)用其解決了多項(xiàng)基準(zhǔn)AI問題。在簡單的非線性決策邊界任務(wù)中，實(shí)現(xiàn)了超過97%的準(zhǔn)確率；在著名的鳶尾花數(shù)據(jù)集問題上，達(dá)到了96%以上的準(zhǔn)確率。這表明，與傳統(tǒng)數(shù)字神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，光子芯片不僅性能相當(dāng)，甚至更優(yōu)，而且能耗更低，因?yàn)樗鼈儨p少了對(duì)耗電元件的依賴。
此外，實(shí)驗(yàn)還顯示，只需4個(gè)非線性的光學(xué)連接就能達(dá)到傳統(tǒng)模型中20個(gè)固定非線性激活函數(shù)線性電子連接的效果，展示了該技術(shù)的巨大潛力。隨著架構(gòu)的進(jìn)一步擴(kuò)展，效率將更加顯著。
不同于以往制造后固定的光子系統(tǒng)，這款新芯片提供了一個(gè)空白的平臺(tái)，可通過泵浦光的作用如同畫筆般繪制出可編程指令，是現(xiàn)場可編程光子計(jì)算機(jī)概念的一次實(shí)際證明，標(biāo)志著向光速訓(xùn)練AI邁進(jìn)的重要一步。
來源：科技日?qǐng)?bào)
