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一种具备人工智能的光学芯片  训练人工智能 (AI) 系统可能是一件相当复杂的事情，即使在经济上也是如此。随着主题的引入，需求及其应用呈指数级增长。但以目前的计算机智能水平，不可能满足这些需求。 “人工智能系统的培训会消耗大量能源和碳足迹。例如，单个AI变压器消耗的二氧化碳排放量大约是一辆汽油车在其使用寿命期间消耗的二氧化碳排放量的五倍。我们在光子芯片方面的培训将有助于减少这种开销，”皇后大学物理系助理教授 Bhavin Shastri 说。 光子集成电路，或简称为光学芯片，已成为提供更高计算性能的可能解决方案，以每瓦每秒执行的操作数或 TOPS/W 来衡量。然而，尽管他们已经证明改进了用于数据分类的机器智能的核心操作，但光子芯片尚未改进实际的前端学习和机器训练过程。 来自各个机构的研究人员聚集在一起，开发了一种可以训练机器学习硬件的光学芯片。机器学习是一个两步过程。在第一步中，数据用于训练系统，然后对 AI 系统进行性能测试。根据结果和观察到的错误，为第二个训练周期重新配置硬件。到目前为止，光子芯片只展示了从数据中分类和推断信息的能力。现在，研究人员已经可以加快训练步骤本身。 “这种新颖的硬件将加速机器学习系统的训练，并充分利用光子学和电子芯片的优势，”乔治华盛顿大学电气与计算机工程教授、初创公司创始人 Volker Sorger 说。注册公司 Optelligence。 人工智能的这种能力是围绕光子张量核心和其他电子-光子专用集成电路 (ASIC) 的更大努力的一部分，这些集成电路利用光子芯片制造来实现机器学习和人工智能应用。 DOI：10.1364/OPTICA.475493 分享到：
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