1/31/2022，光纖在線訊，Photonics消息，美國華盛頓大學的研究團隊最新發(fā)布關于面向人工智能的光子計算機新產品，可以更快，更節(jié)能，同時更好面向與光子計算相關的噪聲挑戰(zhàn)。該團隊的成果可以有助于減少噪聲，并將部分噪聲作為輸入幫助提高人工神經網絡的輸出。

團隊負責人，該校博士生Changming WU表示：“我們建造了一個比傳統(tǒng)電子計算機更快的光計算機。它可以基于從噪聲來的隨機輸入創(chuàng)造新東西。這種噪聲通常是研究者們所避免的�！�

光計算的噪聲來自激光器工作的流浪光子以及背景熱輻射。為了研究這些噪聲，該團隊將光計算核心和一種特殊的機器學習網絡（generative adversarial network）連接起來。Wu的團隊測試了幾種消除噪聲的技術，包括將光計算核心的噪聲作為輸入。舉例來說，他們?yōu)镚AN分配的任務是學習如何像人一樣寫數字7。光計算機需要向一個小孩子那樣學習，從別人的例子中不斷練習。最后光計算機可以寫出它模仿的例子的7字，但絕不是一模一樣的。

另一位作者表示，他們沒有訓練網絡讀手寫的數字，而是寫數字，模仿現(xiàn)成的例子。在杜克大學的計算機科學家的幫助下，他們發(fā)現(xiàn)GAN可以用來消除光計算硬件噪聲的負面影響，他們的訓練算法對噪聲更有抵抗力。實際上網絡是利用噪聲作為隨機輸入。

下一步這個團隊計劃在更大的規(guī)模上打造一臺光子計算機，基于現(xiàn)在的半導體制造工藝。該研究的具體報道可見www.doi.org/10.1126/sciadv.abm2956