神经网路正席卷着电脑世界，在它们的帮助下，研究人员得以推进机器学习的进程。脸部辨识、对象识别、自然语言处理、机器翻译……这些原本都是人类才有的技能，现在逐渐成为了机器的常规配置。
由于神经网路能够推动赢咖4的发展，这给了研究人员更大的动力来创建更强大的神经网路。而这项研究的关键是创建类似神经元（ neurons）的电路，即神经形态晶片（neuromorphic chip）。那么，如何使电路的速度得到显著提升？
现在，这一问题或许有了答案。据MIT报导，普林斯顿大学的Alexander Tait团队创建了全球首个光电子神经网路，并展示了其在计算上的超速度。
一直以来，光学计算都被寄予厚望。光子的频宽要比电子高，因此可以更快地处理大量数据。但是，由于光学处理系统的成本过高，并没有被广泛使用。而在进行模拟讯号等任务时，这种超快速数据处理能力只有光子晶片才能提供。
如今神经网路又给光子学提供了一个新的机会。「在矽光子平台的帮助下，光子神经网路的高速讯息处理能力能够被用于无线电、控制计算等领域。」Alexander Tait 表示。
这个光子神经网路的核心是一种光学设备。它的每个节点都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，被蚀刻进一个能容许光循环的矽基座内。一旦光被输入，它就会调制在阈值处工作的雷射器输出。在这个区域内，入射光的微小变化都会对雷射的输出产生显著影响。
系统中的每个节点都使用一定波长的光，这一技术被称为波分复用（wave division multiplexin）。来自各个节点的光会被送入雷射器，而且雷射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。这种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。
Tait 团队表示，该设备可以极大地扩展程式语言技术，应用于更大的矽光子神经网路。
研究人员使用由49 个光子节点组成的网路对神经网路进行模拟展示，以及光子神经网路如何被用于解决微分方程的数学问题。
Tait 将其与普通的CPU 进行了对比。「在这项任务中，光子神经网路的有效硬体加速因子大约为1,960×，」Tait 说，「这是一个3 个数量级的速度」。
研究人员表示，这项研究打开了一个全新的光子电脑行业的大门。Tait 表示：「矽光子神经网路可能会是首个进入可扩展讯息处理的、更广泛类别的矽光子系统的领军者。」
