在光學芯片上可以直接訓練人工神經網絡

    "運用光學芯片比數字計算機更有效地執行神經網絡，能夠處理更復雜的問題。"斯坦福大學研討小組的Shanhui Fan說。"例如，這將加強人工神經網絡執行自動駕駛汽車所需任務的才能，或者對口頭問題作出恰當的反響。它還能以我們如今無法想象的方式改善我們的生活。"

    人工神經網絡是一種人工智能，它運用銜接的單元以相似于大腦處置信息的方式處置信息。運用這些網絡來執行一個復雜的任務，例如語音辨認，需求對算法停止關鍵步驟的鍛煉，以順應不同的輸入，如不同的單詞。

    雖然光學人工神經網絡最近被實考證明，但鍛煉步驟是在傳統的數字計算機上運用一個模型停止的，然后將最后的設置輸入到光學電路中。在光學學會的具有很高影響力的研討雜志上，斯坦福大學報告了一種直接在設備中鍛煉這些網絡的辦法，這種辦法是經過完成"光學模仿"算法來完成的，這是鍛煉常規神經網絡的規范辦法。