🔬

Photonic Neural Processor

Interactive browser-based simulation of optical neural networks using light for ultrafast AI computations, featuring Mach-Zehnder interferometers, photonic spiking neurons, and real-time optical path visualization

🔬 Thử ngay

Đây là gì?

🎯 Mẹo sử dụng

📚 Thuật ngữ

Photonic Neural Network
Mạng nơ-ron nhân tạo sử dụng tín hiệu quang học (photon) thay vì tín hiệu điện (electron) để thực hiện tính toán, cho phép xử lý tốc độ ánh sáng.
Mach-Zehnder Interferometer (MZI)
Một thiết bị quang học chia chùm ánh sáng thành hai đường và kết hợp lại chúng; bằng cách điều khiển pha tương đối, nó có thể thực hiện các phép toán ma trận cần thiết cho mạng nơ-ron.
Matrix Multiplication
Hoạt động toán học cốt lõi trong học sâu, trong đó dữ liệu đầu vào được chuyển đổi bằng ma trận trọng số; bộ xử lý quang tử thực hiện thao tác này với tốc độ ánh sáng.
Optical Nonlinearity
Phản ứng không tỷ lệ của vật liệu với cường độ ánh sáng, cần thiết để thực hiện các chức năng kích hoạt trong mạng lưới thần kinh quang tử – một thách thức chính trong lĩnh vực này.
Silicon Photonics
Công nghệ xây dựng mạch quang trên chip silicon sử dụng chế tạo chất bán dẫn tiêu chuẩn, cho phép sản xuất hàng loạt bộ xử lý quang tử.
Wavelength Division Multiplexing
Gửi nhiều kênh dữ liệu đồng thời qua cùng một đường quang bằng cách sử dụng các bước sóng ánh sáng khác nhau, giúp tăng đáng kể thông lượng.
Microring Resonator
Một ống dẫn sóng quang tròn nhỏ gọn có thể lọc, chuyển đổi và điều chỉnh tín hiệu ánh sáng, được sử dụng làm trọng số có thể lập trình trong mạng nơ-ron quang tử.
Phase-Change Material (PCM)
Một loại vật liệu có thể chuyển đổi giữa trạng thái tinh thể và vô định hình, được sử dụng trong các hệ thống quang tử để lưu trữ trọng lượng không bay hơi trong các khớp thần kinh của mạng lưới thần kinh.
Optical Computing
Mô hình điện toán sử dụng photon để xử lý thông tin, mang lại lợi thế về tốc độ, tính song song và hiệu quả năng lượng so với điện toán điện tử.
Activation Function
Một hàm toán học phi tuyến được áp dụng cho đầu ra của mạng thần kinh; thực hiện điều này về mặt quang học (không chuyển đổi sang thiết bị điện tử) là một thách thức lớn.
In-Situ Training
Huấn luyện mạng lưới thần kinh trực tiếp trên phần cứng quang tử thay vì trên máy tính kỹ thuật số, được kích hoạt nhờ độ trễ cực thấp của tính toán quang học.
Neuromorphic Photonics
Lĩnh vực kết hợp điện toán lấy cảm hứng từ khoa học thần kinh với quang tử học, sử dụng tế bào thần kinh và khớp thần kinh dựa trên ánh sáng để bắt chước quá trình xử lý thần kinh sinh học.
Photonic Integrated Circuit (PIC)
Một con chip tích hợp nhiều thành phần quang học (ống dẫn sóng, bộ điều biến, bộ dò) trên một đế duy nhất, tương tự như các mạch tích hợp điện tử.

🏆 Nhân vật chính

Yichen Shen (2017)

Dẫn đầu nhóm MIT 2017 đã trình diễn mạng lưới thần kinh quang học trên chip đầu tiên sử dụng 56 giao thoa kế Mach-Zehnder có thể lập trình trên chip quang tử silicon

Dirk Englund (2024)

Giáo sư MIT có Nhóm Quang tử lượng tử và AI đã trình diễn bộ xử lý quang tử tích hợp đầy đủ đạt được độ chính xác hơn 92% trong suy luận dưới nano giây (2024)

Marin Soljacic (2017)

Giáo sư MIT, người đồng lãnh đạo công trình mạng thần kinh quang học tiên phong năm 2017 và tiếp tục phát triển kiến ​​trúc điện toán quang tử

Demetri Psaltis (1990s)

Người tiên phong về mạng lưới thần kinh quang học sử dụng kỹ thuật chụp ảnh ba chiều vào những năm 1990 tại Caltech, thiết lập nền tảng lý thuyết cho điện toán quang tử

Wolfram Pernice & Harish Bhaskaran (2019-2021)

Đã phát triển các khớp thần kinh quang tử dựa trên vật liệu thay đổi pha cho phép lưu trữ trọng lượng không bay hơi cho mạng lưới thần kinh quang tử

Bhavin Shastri & Paul Prucnal (2021)

Bài đánh giá về Nature Photonics có ảnh hưởng đã được công bố, thiết lập lộ trình cho quang tử hình thần kinh và điện toán quang học dựa trên đột biến

Gu Min (2025)

Dẫn đầu các đánh giá toàn diện về các khớp thần kinh quang tử tích hợp, tế bào thần kinh và điện trở nhớ tại Đại học Khoa học và Công nghệ Thượng Hải

🎓 Tài nguyên học tập

💬 Lời nhắn cho người học

Tương lai của điện toán AI có thể không phải là các thiết bị điện tử nhanh hơn mà bản thân nó có thể là ánh sáng. Bộ xử lý thần kinh quang tử thể hiện một sự thay đổi cơ bản: thay vì đẩy các electron qua các dây nhỏ tạo ra nhiệt và lãng phí năng lượng, chúng tôi dẫn các photon qua các mạch quang học tính toán ở tốc độ ánh sáng. Một con chip quang tử có thể thực hiện trong vài nano giây điều mà bộ xử lý điện tử phải mất vài micro giây để hoàn thành. Khi các mô hình AI ngày càng lớn hơn và ngốn nhiều năng lượng hơn, điện toán quang tử mang đến con đường dẫn đến trí thông minh cực nhanh, bền vững. Cuộc cách mạng bóng bán dẫn đã thay đổi thế giới; cuộc cách mạng quang tử có thể thay đổi nó một lần nữa.

Bắt đầu

Miễn phí, không cần đăng ký

Bắt đầu →