Nature Communications报道了利用实验室中容易获得的部件进行信息处理的一种高速的、光学的、基于学习的方法。该方法的演示突显了光子系统用于高数据率计算的潜力。

对现代电脑系统进行复杂计算不断提高的要求意味着，我们需要更高效的处理方法。人们提出用来提高效率的一种办法是“储备池计算”，它以一个体系的非线性瞬态作为其基础，很像一个神经网络。Daniel Brunner及其同事实施了一个“储备池计算”方案，它采用完全用标准光学部件构建的一个光子体系。一个半导体激光器产生所需的瞬态，普通光纤使计算得以进行。这种类型的体系适合处理时间信息序列，同时本文作者还发现，它们能以超过1 Gbps的数据率识别说出的数字和说话的人。

这一全光学系统显示了“储备池计算”和光学技术用于高效数据处理任务的可能性。

原文链接: http://www.nature.com/ncomms/journal/v4/n1/full/ncomms2368.html

来　　源: http://www.natureasia.com/zh-cn/research/highlight/8115