模拟光计算的发展与应用

随着人工智能的快速发展,人们对于数据处理的速度和能效的需求急剧上升,基于冯·诺依曼架构的传统电子计算机的局限性日渐凸显.相比之下,光计算是采用光信号作为信息处理的基本载体的新型计算体系,以光学神经网络和伊辛机为代表的模拟光计算系统在智能信息处理和计算任务中呈现出巨大的潜力.本文重点关注近几年光学模拟计算的关键技术应用与进展,主要回顾光学神经网络和空间光伊辛机计算的系统,并分析不同系统架构特征和设计原理.同时,进一步地概述当前模拟光计算的局限性和挑战,并讨论其潜在的发展与应用.

基于激光谐振腔的智能光子计算研究进展与挑战

随着人工智能技术的飞速发展与广泛应用,人们对计算资源的需求日益增长,面对电子摩尔定律所遇到的原理性瓶颈,光子以高传输速度、高并行度等优势成为研究人员心目中的下一代计算机载体之一。近年来的研究工作显示,激光谐振腔内许多有趣的物理现象和复杂的动态演化过程能够被用于各种各样的数据处理与计算任务,极大地拓展了激光器的应用范围。在这篇综述中,笔者对基于激光谐振腔的智能光子计算的研究进展进行了集中的介绍与梳理,主要内容涵盖利用激光腔内的混沌过程辅助光电强化学习、利用光反馈激光器的非线性信号变换构建光电储备池网络,以及利用激光网络向稳定振荡状态的自发演化求解组合优化问题。在介绍相关最新进展之余,笔者分析讨论了智能激光计算系统面临的挑战,并对其未来的发展趋势进行了展望。