科技日報北京10月25日電 （記者張夢然）德國明斯特大學、英(ying)國(guo)埃(ai)克(ke)塞(sai)特(te)大(da)學(xue)和(he)牛(niu)津(jin)大(da)學(xue)聯(lian)合(he)團(tuan)隊(dui)現(xian)已(yi)開(kai)發(fa)出(chu)一(yi)種(zhong)所(suo)謂(wei)的(de)基(ji)於(yu)事(shi)件(jian)的(de)架(jia)構(gou)
，該(gai)架(jia)構(gou)使(shi)用(yong)光(guang)子(zi)處(chu)理(li)器(qi)
，通(tong)過(guo)光(guang)來(lai)傳(chuan)輸(shu)和(he)處(chu)理(li)數(shu)據(ju)。與(yu)大(da)腦(nao)類(lei)似(si)
，這(zhe)使(shi)得(de)神(shen)經(jing)網(wang)絡(luo)內(nei)的(de)連(lian)接(jie)不(bu)斷(duan)適(shi)應(ying)成(cheng)為(wei)可(ke)能(neng)。這(zhe)種(zhong)可(ke)變(bian)的(de)連(lian)接(jie)是(shi)學(xue)習(xi)過(guo)程(cheng)的(de)基(ji)礎(chu)。該(gai)研(yan)究(jiu)發(fa)表(biao)在(zai)新(xin)一(yi)期(qi)《科學進展》雜誌上。

現代計算機模型（例如複雜
、強大的人工智能應用程序）將傳統數字計算機流程推向極限。新型計算架構模擬生物神經網絡的工作原理，有望實現更快、更節能的數據處理。

機(ji)器(qi)學(xue)習(xi)中(zhong)的(de)神(shen)經(jing)網(wang)絡(luo)需(xu)要(yao)的(de)是(shi)由(you)外(wai)部(bu)興(xing)奮(fen)信(xin)號(hao)激(ji)活(huo)並(bing)與(yu)其(qi)他(ta)神(shen)經(jing)元(yuan)有(you)連(lian)接(jie)的(de)人(ren)工(gong)神(shen)經(jing)元(yuan)。這(zhe)些(xie)人(ren)工(gong)神(shen)經(jing)元(yuan)之(zhi)間(jian)的(de)連(lian)接(jie)稱(cheng)為(wei)突(tu)觸(chu)，就(jiu)像(xiang)生(sheng)物(wu)原(yuan)始(shi)神(shen)經(jing)元(yuan)一(yi)樣(yang)。研(yan)究(jiu)團(tuan)隊(dui)使(shi)用(yong)了(le)一(yi)個(ge)由(you)近(jin)8400個光學神經元組成的網絡，這些神經元由波導耦合相變材料製成。

研究表明，每個神經元之間的兩個連接確實可以變得更強或更弱（突觸可塑性），且可形成新的連接

，或消除現有的連接（結構可塑性）。與(yu)其(qi)他(ta)類(lei)似(si)研(yan)究(jiu)相(xiang)比(bi)，突(tu)觸(chu)不(bu)是(shi)硬(ying)件(jian)元(yuan)件(jian)，而(er)是(shi)根(gen)據(ju)光(guang)脈(mai)衝(chong)的(de)特(te)性(xing)進(jin)行(xing)編(bian)碼(ma)。換(huan)句(ju)話(hua)說(shuo)
，根(gen)據(ju)光(guang)脈(mai)衝(chong)的(de)相(xiang)應(ying)波(bo)長(chang)和(he)強(qiang)度(du)進(jin)行(xing)編(bian)碼(ma)，這(zhe)使(shi)得(de)在(zai)一(yi)塊(kuai)芯(xin)片(pian)上(shang)集(ji)成(cheng)數(shu)千(qian)個(ge)神(shen)經(jing)元(yuan)並(bing)以(yi)光(guang)學(xue)方(fang)式(shi)連(lian)接(jie)它(ta)們(men)成(cheng)為(wei)可(ke)能(neng)。

與傳統的電子處理器相比，基於光的處理器提供了更高的帶寬
，僅低能耗就可以執行複雜的計算任務。從長遠來看，它將能以快速
、節能的方式應用於人工智能。