光子计算:人工智能带动的下一个风口
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现代信息技术(IT)依赖分工合作:光子在全球传输数据,电子处理数据。但在光纤出现前,电子身兼这两职,而现在,有人希望完成转换,让光子在传输数据之外一并处理数据。有别于电子,电中性的光子间可以交叉行进而不会相互作用,玻璃光纤可以处理许多同步信号。光子计算机可以同时进行大量计算并减少耗电。这将需要一种新的光学架构,而这种架构非常适合解答线性代数这个数学分支——这可能有庞大的市场潜力,因为线性代数是人工神经网络等多种技术的基石,也是人工智能(AI)的根本。商论App内搜索关键词【人工智能】获取更多主题文章。
《经济学人·商论》2023-01-04
Artificial intelligence and the rise of optical computing
信息技术
人工智能与崛起的光子计算
光子数据处理与深度学习时代一拍即合【新知】
要实现光子计算,现有的数字电子处理架构就要替换成相应的光子部件。不替换可能也行。有人正在研究一种新的光学架构,运用模拟计算而非数字计算,也就是说把数据编码为一个连续的信号而非离散的“比特”。目前,这种架构非常适合解答一类题:线性代数这个数学分支。但这可能有庞大的市场潜力,因为线性代数是人工神经网络等多种技术的基石,人工神经网络又是机器学习的基础,进而也是人工智能(AI)的根本。
... ...把神经网络转向基于光学的架构并非什么新鲜念头,早在上世纪90年代就已出现。但使之具备商业可行性的技术到现在才露头。观察到这一转变的人士之一是电气工程师德米特里·赛提斯(Demetri Psaltis)。他之前供职加州理工学院,如今在位于洛桑的瑞士联邦理工学院。他是用光神经网络做人脸识别的先行者之一。
赛提斯早年创建的神经网络较浅,只有一到两层,包含几千个节点。如今,所谓的深度学习的网络可以有超过100层,包含几十亿个节点。同时,电信业(IT业中利用光纤传输数据的部分)的投资已使得人们有可能搭建和操控复杂程度远超以往的光学系统。......
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