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摘要過去十年,人工智能的發(fā)展取得了突破性進(jìn)展。圖像識(shí)別、語(yǔ)音理解、自動(dòng)駕駛等應(yīng)用的背后,是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在不斷提升。支撐這一切的,是龐大的計(jì)算資源和高速芯片的持續(xù)堆疊。

  【儀表網(wǎng) 研發(fā)快訊】近日,北京量子信息科學(xué)研究院超快光譜學(xué)團(tuán)隊(duì)和清華大學(xué)合作在室溫條件下成功實(shí)現(xiàn)了激子極化激元超快神經(jīng)態(tài)計(jì)算,對(duì)MNIST數(shù)據(jù)庫(kù)達(dá)到了92%以上識(shí)別正確率。2025年06月02日,相關(guān)結(jié)果于以“Ultrafast neuromorphic computing driven by polariton nonlinearities”為題,在線發(fā)表在eLight期刊上,并被選為featured article。
 
  過去十年,人工智能的發(fā)展取得了突破性進(jìn)展。圖像識(shí)別、語(yǔ)音理解、自動(dòng)駕駛等應(yīng)用的背后,是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在不斷提升。支撐這一切的,是龐大的計(jì)算資源和高速芯片的持續(xù)堆疊。
 
  現(xiàn)實(shí)中,訓(xùn)練一個(gè)先進(jìn)的AI模型,往往需要長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行數(shù)以百計(jì)的GPU設(shè)備,所需能耗巨大。這類計(jì)算依賴傳統(tǒng)電子架構(gòu),其本質(zhì)仍是依次處理信息的邏輯電路,在處理復(fù)雜、并行、時(shí)變?nèi)蝿?wù)時(shí)存在天然的效率限制。這讓研究者們開始思考:有沒有可能跳出電子芯片的限制,構(gòu)建一種全新的、物理層面的“類腦計(jì)算”系統(tǒng)?神經(jīng)形態(tài)計(jì)算希望模仿大腦的運(yùn)行機(jī)制,在物理結(jié)構(gòu)層面直接實(shí)現(xiàn)類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的并行處理和聯(lián)動(dòng)響應(yīng)。這不僅意味著更高的效率,也意味著一種根本不同于現(xiàn)有芯片的“新型計(jì)算架構(gòu)”。
 
  激子極化激元是由半導(dǎo)體中激子與光子強(qiáng)耦合形成的一種準(zhǔn)粒子,兼具光子的高速傳輸與激子的非線性相互作用特性。這類準(zhǔn)粒子具備天然的并行性、低功耗、超快響應(yīng)等優(yōu)勢(shì),被認(rèn)為是實(shí)現(xiàn)神經(jīng)形態(tài)計(jì)算的理想候選之一。然而,現(xiàn)有的激子極化激元神經(jīng)形態(tài)計(jì)算方案普遍依賴低溫操作和復(fù)雜的納米結(jié)構(gòu)加工,不利于實(shí)際部署。能否在常溫下實(shí)現(xiàn)激子極化激元驅(qū)動(dòng)的神經(jīng)形態(tài)計(jì)算,成為推動(dòng)該方向發(fā)展的關(guān)鍵問題。
 
  針對(duì)這一挑戰(zhàn),北京量子信息科學(xué)研究院超快光譜學(xué)團(tuán)隊(duì)聯(lián)合清華大學(xué)熊啟華教授團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了一個(gè)基于鈣鈦礦微腔的激子極化激元神經(jīng)形態(tài)計(jì)算平臺(tái)。該團(tuán)隊(duì)不僅對(duì)室溫激子極化激元的非線性響應(yīng)特性進(jìn)行了全面的測(cè)量,還首次展示了無需預(yù)設(shè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)條件下的圖像識(shí)別任務(wù),準(zhǔn)確率達(dá)到92%,為全光神經(jīng)形態(tài)計(jì)算硬件提供了新的材料方案和實(shí)驗(yàn)思路。
 
  該平臺(tái)的核心結(jié)構(gòu)是一塊平面FAPbBr3鈣鈦礦微腔,非共振激發(fā)下能夠?qū)崿F(xiàn)激子極化激元凝聚。研究團(tuán)隊(duì)利用空間光調(diào)制器將MNIST手寫數(shù)字圖像編碼為空間調(diào)制的激發(fā)光場(chǎng),并投射到微腔樣品上。鈣鈦礦激子極化激元系統(tǒng)在不同輸入下產(chǎn)生各異的發(fā)光模式,這些發(fā)光圖案作為輸出信號(hào),經(jīng)過線性回歸處理完成分類判斷。
 
激子極化激元神經(jīng)形態(tài)計(jì)算的原理(a)識(shí)別流程(b)實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)。
 
  該論文第一作者為清華大學(xué)物理系博士生甘雨松和石瑩,通訊作者為北京量子信息科學(xué)研究院助理研究員許華文和清華大學(xué)物理系教授/北京量子信息科學(xué)研究院兼聘研究員熊啟華。該研究得到了國(guó)家自然科學(xué)基金委、北京量子信息科學(xué)研究院等機(jī)構(gòu)的資助與支持。

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