首个光电子神经网络问世，速度快3个数量级

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光学计算一直被计算机科学界寄予厚望 。光子具有比电子多得多的带宽，因此可以更快地处理更多的数据。但是光学数据处理系统的优点从未超过制造它们的额外成本，因此它们从未被广泛采用。

这种情况在计算的一些领域已经开始改变，例如模拟信号处理，这些领域要求的那种超快速数据处理能力只有光子芯片可以提供。

现在神经网络为光子学开辟了一个新的机会。“利用硅光子平台的光子神经网络可以获得用于无线电、控制和科学计算的超快速信息处理的能力”，Tait  说。

核心的挑战是， 需要制造出每个节点具有与神经元相同响应特性的光学装置 。节点采取刻在硅衬底中的微小圆形波导的形式，在节点之间光可以流动。

光被输入到节点中之后，会调制在阈值处工作的激光器输出，在这个区域中，入射光的微小变化都会对激光器的输出具有显着的影响。

至关重要的是，系统中的每个节点都使用特定波长的光——一种称为波分复用（wave division multiplexin）的技术。来自所有节点的光在被喂给到激光器之前可以通过总功率检测来求和。并且激光输出会被反馈到节点中以创建具有非线性特性的反馈电路。

一个很重要的问题是，这种非线性在模拟神经元活动时是多么的像。 Tait 测量了输出，并表明它在数学上等效于被称为连续时间递归神经网络的设备。 “这个结果表明，CTRNNs的编程工具可以应用于更大的硅光子神经网络，”他们说。

这一研究结果非常重要，因为它意味着 Tait 制作的设备可以立即利用这些多样化的神经网络类型，来极大地扩展编程技术。

与普通的中央处理单元对比

他们继续演示如何使用由49个光子节点组成的网络来模拟神经网络，使用这个光子神经网络来解决模拟某种微分方程的数学问题，并将其与普通的中央处理单元（CPU）进行比较。

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