华盛顿大学研究团队发明有效利用噪声的光子计算新技术
发布时间：2022-01-31 13:42:11 热度：1282
1/31/2022，光纤在线讯，Photonics消息，美国华盛顿大学的研究团队最新发布关于面向人工智能的光子计算机新产品，可以更快，更节能，同时更好面向与光子计算相关的噪声挑战。该团队的成果可以有助于减少噪声，并将部分噪声作为输入帮助提高人工神经网络的输出。
团队负责人，该校博士生Changming WU表示：“我们建造了一个比传统电子计算机更快的光计算机。它可以基于从噪声来的随机输入创造新东西。这种噪声通常是研究者们所避免的。”
光计算的噪声来自激光器工作的流浪光子以及背景热辐射。为了研究这些噪声，该团队将光计算核心和一种特殊的机器学习网络（generative adversarial network）连接起来。Wu的团队测试了几种消除噪声的技术，包括将光计算核心的噪声作为输入。举例来说，他们为GAN分配的任务是学习如何像人一样写数字7。光计算机需要向一个小孩子那样学习，从别人的例子中不断练习。最后光计算机可以写出它模仿的例子的7字，但绝不是一模一样的。
另一位作者表示，他们没有训练网络读手写的数字，而是写数字，模仿现成的例子。在杜克大学的计算机科学家的帮助下，他们发现GAN可以用来消除光计算硬件噪声的负面影响，他们的训练算法对噪声更有抵抗力。实际上网络是利用噪声作为随机输入。
下一步这个团队计划在更大的规模上打造一台光子计算机，基于现在的半导体制造工艺。该研究的具体报道可见www.doi.org/10.1126/sciadv.abm2956
团队负责人，该校博士生Changming WU表示：“我们建造了一个比传统电子计算机更快的光计算机。它可以基于从噪声来的随机输入创造新东西。这种噪声通常是研究者们所避免的。”
光计算的噪声来自激光器工作的流浪光子以及背景热辐射。为了研究这些噪声，该团队将光计算核心和一种特殊的机器学习网络（generative adversarial network）连接起来。Wu的团队测试了几种消除噪声的技术，包括将光计算核心的噪声作为输入。举例来说，他们为GAN分配的任务是学习如何像人一样写数字7。光计算机需要向一个小孩子那样学习，从别人的例子中不断练习。最后光计算机可以写出它模仿的例子的7字，但绝不是一模一样的。
另一位作者表示，他们没有训练网络读手写的数字，而是写数字，模仿现成的例子。在杜克大学的计算机科学家的帮助下，他们发现GAN可以用来消除光计算硬件噪声的负面影响，他们的训练算法对噪声更有抵抗力。实际上网络是利用噪声作为随机输入。
下一步这个团队计划在更大的规模上打造一台光子计算机，基于现在的半导体制造工艺。该研究的具体报道可见www.doi.org/10.1126/sciadv.abm2956
