研究人员提出了基于低温超导光电方案的大规模人工智能系统

研究配图 2：跨尺度结构示意

尽管许多研究团队都选择了基于常温半导体的光电集成方案，但在低温条件下，超导体的光电集成要更加容易实现。

研究配图 3：光电神经元框图

在 AIP 出版的《应用物理快报》中，美国国家标准技术研究院（NIST）提出了一种大规模人工智能系统的构建方案，特点是着重于将光子组件与超导电子（而不是半导体）结合到一起。

研究配图 4：超导 / 光电子探测器电路图

研究作者 Jeffery Shainline 认为，通过在低温条件下运行并使用超导电子电路、单光子探测器和硅光源，将有助于开辟出一条通往具有丰富计算功能和可扩展性的制造道路。

研究配图 5：超导光电子网络的实验进展

借助这条复杂的光电子电路通信，可计算并构建出规模化的功能性 AI 认知系统，且这远远超出了单独使用光（或电子设备）所能实现的范围。

研究配图 1：每节点平均连接数

更让 Shainline 感到惊奇的是，与在室温下工作和使用的半导体方案相比，低温下的超导光电集成要容易实现得多。

研究配图 6：300mm 晶圆可容纳的节点总数 / 波导节点的连接数

SCI Tech Daily 指出，超导光子探测器能够对单个光子进行探测。要实现同样的功能，半导体光子探测器需要用到大约 1000 个光子。

最终结果是，硅光源不仅能够在低至 4 开尔文的环境下工作，在亮度仅为室温下 1/1000 的情况下，仍可有效地开展通信。

研究配图 7：光电神经系统的层次结构

尽管诸如手机芯片之类仍需在室温下工作，但这项新研究的技术理念，还是有助于让将来的先进计算系统具有广泛的实用性。

展望未来，研究团队还打算探索更复杂的、与其它类型的超导电子电路集成的方案，并展示构成 AI 认知系统的完整组件（包括突触和神经元）。

当然，最终影响这项技术能否顺利推出的关键，还是在于能否以合理的成本、实现大型系统的制造与运维。

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