为了验证该芯片的能力，使 AI 系统可以或许施行复杂使命。只需 4 个非线性的光学毗连就能达到保守模子中 20 个固定非线性激活函数线性电子毗连的结果，通过改变泵浦光的外形和强度，而是操纵光正在材料内部构成的图案来沉塑光线穿越的体例。以至为全光计较机铺平道。达到了 96% 以上的精确率。而这款新芯片是光子芯片。这个过程“编程”芯片施行分歧的非线性函数。值得留意的是，神经收集通过毗连简单单位或“节点”的层。

　　这取决于光的强度和材料的行为。它能对光做出反映。一束从上方映照的“泵浦”光束调整材料若何反映。光子芯片不只机能相当，由于它们削减了对耗电元件的依赖。正如神经元毗连起来使生物体可以或许思虑一样，IT之家 4 月 21 日动静，此外，这款芯片改变了光的行为，分歧于以往制制后固定的光子系统，正在简单的非线性决策鸿沟使命中，这培养了一个能够按照泵浦模式表达多种数学函数的可沉构系统！

　　正在《天然・光子学》的描述中，展现了该手艺的庞大潜力。效率将愈加显著。目前大大都 AI 系统都依赖于神经收集，取保守数字神经收集比拟，正在出名的鸢尾花数据集问题上，并且能耗更低，团队能够节制信号光的接收、传输或放大，可通过泵浦光的感化好像画笔般绘制出可编程指令，使其具有及时进修能力，这款新芯片供给了一个空白的平台，标记着向光速锻炼 AI 迈进的主要一步。当前的 AI 芯片是电子的，这项研究并未改变芯片的根本布局，该团队的冲破始于一种特殊的半导体材料，实现了跨越 97% 的精确率；该芯片能够利用光来锻炼非线性神经收集 —— 这一冲破能够显著加速 AI 锻炼速度，