光驱动人工智能的改变游戏规则的新发现

在《自然》杂志上发表的一篇题​​为“部分相干性增强并行光子计算”的论文中，牛津大学的研究人员与明斯特大学、海德堡大学和根特大学的合作者报告说，用不太复杂的光源代替激光器可以令人惊讶地提高某些光学应用的性能，例如光驱动的人工智能技术。

这一发现为更便宜、能耗更低的光源开辟了道路，这些光源可用于通常依赖昂贵、高规格激光器的应用。

光源的特性通常用物理学家称为相干性的量来描述：光波在时间和空间上的一致程度。低相干性光源(例如太阳和灯泡)发出各种颜色(或波长)的光。

另一方面，高质量工程光源(如激光器)具有非常窄的波长范围并且通常呈现单一颜色。

设计和使用高相干光(激光)的能力一直是光通信、光检测和测距 (LiDAR) 遥感技术以及医学成像技术等现代应用的基础。因此，人们自然而然地认为，使用更相干的光源可以增强系统性能和设备功能，例如，通过实现更高的分辨率和更精确的测量。

这一新发现挑战了这一传统观念，并揭示了低相干光源在特定情况下实际上可以发挥更好的作用，例如光子人工智能加速器——一种使用光子代替电子来执行人工智能计算的新兴技术。

该团队利用部分相干光源，利用电泵浦掺铒光纤放大器(一种用于光通信的装置，用于增强通过光纤传播的光信号的强度)产生的非相干光光谱的窄部分。

这种部分相干光被均匀地分割并分配到并行人工智能计算阵列的不同输入通道中。使用这样的光源，在具有 N 个输入通道的光子加速器中，人工智能计算的并行性惊人地提高了 N 倍。

作为测试案例，团队使用该系统通过分析患者的行走方式来识别帕金森病患者，分类准确率达到 92% 以上。

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