美国国家标准与技术研究院（NIST）的研究人员研制出一种硅芯片，它精准分发光信号的能力，为未来的神经网络研究提供了一种潜在设计方法。

人脑拥有数十亿神经元（神经细胞），每个神经元之间都存在着上千个连接点。许多研究项目致力于制造人工神经网络电路来模拟大脑，但是，像半导体电路这类传统电子器件，通常无法满足正常运作的神经网络中极其复杂的线路需求。

NIST团队建议使用光取代电流作为信号媒介。在解决复杂问题方面，神经网络已展示出卓越的能力，比如快速识别模式类型和精确分析数据等。光的应用则将进一步加快信号传播速度，并消除电荷干扰。

NIST团队物理学家杰夫·奇利斯说：“光的优点在于可进一步优化神经网络的性能，使其能进行精确的科学性数据分析，例如搜索类地行星以及用于量子信息科学等，并加速高智能无人驾驶汽车控制系统的开发研究。”

据报道，NIST设计的芯片通过两层光子波导的垂直堆叠，攻克了光信号应用中的主要难题。这种结构将光限制于狭小的路线中进行光信号路由，这很大程度上类似于采用电线路由电信号。这种三维设计使复杂的路由机制得以运行，进而完成模仿神经系统运作过程的必要步骤。

研究人员表示，激光通过光纤传输到芯片中。根据选定的光的强度以及分布模式，芯片会将每个输入路由到输出组。为评估输出结果，他们制作出输出信号的图像。结果表明，该种方法的最终输出高度均匀，误差率低，实现了精准的功率分布。

研究团队表示，他们真正做到了两件事。一是开始运用三维设计模型实现传输中更多的光学连接；另外，新型测量技术的成功开发使得光子系统中众多设备的特性得以体现。随着人们对于光电子神经系统的大规模深入研究，这两种突破将会起到至关重要的作用。

神经网络已经是人工智能界的当红技术，无论是图像识别、人脸识别还是自然语言处理，都要用到神经网络。神经网络确实强大，却也恰恰因为它的强大，对最底层芯片提出了新挑战。可以预见的是，传统芯片总有一天会无法负荷人工智能时代提出的计算要求，此时，“光”闪亮登场，被寄予厚望——用光路代替电路，数据传输和处理速度能变得更快。已有很多团队在研发光学芯片，不过，成果一般都还处在实验室阶段，走向工业化还要考虑成本、一致性和稳定性等诸多因素。

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