科學家們給出了一個令人著迷的新見解，未來將發展快速、節能、利用光而不是電子來處理和儲存資訊的計算系統——直接受到人類大腦功能啟發的硬體。

包括埃克塞特大學教授C. David Wright在內的一組科學家，已經探索了用光子技術取代傳統電子技術的計算機系統的未來潛力。

這篇文章發表在今天(2021年1月29日)的著名期刊《自然光子學》上。

這項研究關注的是世界上最緊迫的計算問題之一的潛在解決方案——如何開發計算技術，以快速和高效的方式處理這些資料。

當代的計算機是基於馮·諾伊曼架構的，在這種架構中，快速的中央處理器(CPU)與慢得多的程式和資料儲存器在物理上是分開的。

這意味著計算速度有限，而且由於需要在頻寬有限、能耗低的電互連上不斷地在儲存器和處理器之間傳輸資料而浪費了電能——這被稱為馮·諾伊曼瓶頸。

因此，據估計，現代計算系統中超過50%的能力都浪費在了資料的移動上。

從埃克塞特大學的教授大衛•賴特C的工程部門,這項研究的合作者之一解釋說“很明顯,一個新的方法是需要一個能融合在一起的核心資訊處理任務計算和記憶體,一個能夠將直接在硬體的學習能力,適應和發展,和一個不傷元氣,限速電氣互聯。”

光子神經形態計算就是這樣一種方法。在這裡，訊號是用光而不是電子來溝通和處理的，這使得訪問的頻寬(處理器速度)高得多，而且大大減少了能量損失。

此外，研究人員試圖讓計算硬體本身與生物處理系統(大腦)同構，透過開發裝置直接模擬大腦神經元和突觸的基本功能，然後將它們連線到網路中，為人工智慧和機器學習應用提供快速、並行、自適應的處理。

這種光子“類腦”計算的最新進展及其可能的未來發展，是一篇題為《人工智慧和神經形態計算的光子學》的文章的重點，這篇文章由來自美國、德國和英國的領先國際研究團隊發表在著名期刊《自然光子學》上。