美国普林斯顿大学的科研团队日前研制出全球首枚光子神经形态芯片，并证明其能以超快速度计算。

  什么是神经网络研究？   

  起源：神经网络研究起源于上世纪50年代，以生物学上的神经元学说为基础建立模型。 

  思路：研究的思路是研发在大小、处理速度和能耗方面都可与真实大脑相媲美的电路。做到这一点面临的主要挑战，是配置由人造神经元组成的网络，即“神经形态芯片”。此前神经形态芯片已由瑞士、德国和美国的科学家组成的研究小组成功研发，但此类电路的主要问题是要提高速度。

  光子神经形态芯片解决了什么问题？   

  利用光子解决了神经网络电路速度受限这一难题。光的并行、高速，天然地决定了光子计算的并行处理能力很强，具有超高运算速度，是计算科学领域的“明日之星”。

  光学神经形态芯片原理：

  光子神经网络的核心是一种光学设备，其中的每个节点拥有神经元一样的响应特征。这些节点采用微型圆形波导的形式，被蚀刻进一个光可在其中循环的硅基座内。当光被输入会调节在阈值处工作的激光器的输出，在此区域中，入射光的微小变化都会对该激光的输出产生巨大影响。

  系统中的每个节点都使用一定波长的光，来自各个节点的光会被送入该激光器，而且激光输出会被反馈回节点，创造出一个拥有非线性特征的反馈电路。关于这种非线性能模拟神经行为的程度，研究表明其输出在数学上等效于一种被称为“连续时间递归神经网络（CTRNN）”的设备，这说明CTRNN的编程工具可以应用于更大的硅光子神经网络。

（编辑：陈婉琦）