一种像大脑一样运作的技术?在人工智能的这些时代，这似乎不再那么牵强 - 例如，当手机可以识别面部或语言时。然而，对于更复杂的应用程序，计算机仍然很快就遇到了自己的限制。其中一个原因是计算机传统上具有单独的存储器和处理器单元 - 其结果是所有数据必须在两者之间来回发送。在这方面，人类大脑甚至领先于最现代化的计算机，因为它处理和存储信息在同一个地方 - 在突触中，或神经元之间的连接，其中大脑中有数百亿。来自明斯特大学(德国)的国际研究团队，牛津和埃克塞特(均为英国)现已成功开发出一种硬件，可以为创建类似人脑的计算机铺平道路。科学家设法生产出一种含有人工神经元网络的芯片，可以模拟神经元及其突触的行为。

研究人员能够证明，这种光学神经突触网络能够“学习”信息，并将其作为计算和识别模式的基础 - 就像大脑一样。由于系统仅使用光而不是传统电子，因此可以更快地处理数据数倍。“这种集成光子系统是一个实验里程碑，”明斯特大学的Wolfram Pernice教授和该研究的主要合作伙伴说。“这种方法可以在以后的许多不同领域用于评估大量数据的模式，例如在医学诊断中。”该研究发表在最新一期的“自然”杂志上。

故事详细 - 使用的背景和方法

与所谓的神经形态网络相关的大多数现有方法都是基于电子学，而光学系统 - 其中使用光子，即光粒子 - 仍处于起步阶段。德国和英国科学家现在提出的原理如下：可以传输光并可以制造成光学微芯片的光波导与所谓的相变材料相结合 - 现在已经在存储介质上找到了这种材料，如可重写的DVD。这些相变材料的特点是，它们可以显着改变它们的光学性质，这取决于它们是否是晶体 - 当它们的原子以规则的方式排列时 - 或者是无定形的 - 当它们的原子以不规则的方式组织时。如果激光加热材料，则可以通过光触发这种相变。“因为材料反应强烈，并且显着改变其性质，它非常适合模仿突触和两个神经元之间的冲动转移，”主要作者Johannes Feldmann说道，他在博士论文中进行了许多实验。在明斯特大学。

在他们的研究中，科学家们首次成功地将许多纳米结构相变材料合并为一个神经突触网络。研究人员开发出一种具有四个人工神经元和总共60个突触的芯片。芯片的结构 - 由不同层组成 - 基于所谓的波分复用技术，该技术是光在光学纳米电路内的不同通道上传输的过程。

为了测试系统能够识别模式的程度，研究人员使用两种不同的机器学习算法以光脉冲的形式“馈送”它。在这个过程中，人工系统从实例中“学习”，并最终可以概括它们。在所使用的两种算法的情况下 - 无论是在所谓的监督和无监督学习中 - 人工网络最终能够在给定的光模式的基础上识别正在寻找的模式 - 其中一种是四种连续的信件。

Wolfram Pernice说：“我们的系统使我们能够朝着创建计算机硬件迈出重要的一步，计算机硬件的行为类似于大脑中的神经元和突触，并且能够处理真实世界的任务。”“通过使用光子而不是电子，我们可以充分利用光学技术的已知潜力 - 不仅是为了传输数据，就像到目前为止的情况一样，而且是为了在一个地方处理和存储它们“来自牛津大学的共同作者Harish Bhaskaran教授补充道。

一个非常具体的例子是，借助于这种硬件，可以自动识别癌细胞。然而，在这些应用成为现实之前，还需要做进一步的工作。研究人员需要增加人工神经元和突触的数量，并增加神经网络的深度。这可以通过例如使用硅技术制造的光学芯片来完成。“通过使用铸造加工生产纳米芯片，欧盟联合项目'Fun-COMP'将采取这一步骤，”Fun-COMP项目的共同作者和领导者，大学的C. David Wright教授说。