光纤电缆存在一个瓶颈问题。虽然它们能够以光速传输编码数据，但将编码数据转换为可理解的信息通常需要更慢、更耗能的设备。然而，在被称为被动神经网络的领域先前创新成果的基础上，中国上海理工大学（USST）的一个团队正在开发一种微型解决方案：一种新人工智能芯片，它利用光物理来分析数据，只消耗一小部分能量。更重要的是，每枚芯片的大小几乎与一粒盐相当。
发表在《Nature Photonics》杂志上的最新进展，依赖于加州大学洛杉矶分校研究人员于2018年首次开发的一种神经网络形式。这种方法被称为“全光衍射深度神经网络”，它使用精确堆叠的图案化、3D打印的被动组件层。然后，该系统被训练以利用光子完成复杂的计算。
正如《New Scientist》解释的那样，USST团队最近以这个概念为起点，创造了一个“被动、训练有素的神经网络”，能够物理地操纵光来执行计算分析。然而，所有这些数据编码的光都通过比人类头发丝还细的光纤传输——所以他们需要他们的人工智能芯片也同样微小，以便读取每个光子。
研究人员依靠“三维双光子纳米光刻”技术，使用超薄聚合物层来制造每一枚微小的芯片。然后，他们将芯片连接到光纤的一端，在那里芯片处理通过光纤以光速传输的数据。为了测试这项发明，该团队将数字图像编码成光子，然后将它们通过光纤发送。人工智能芯片随后成功读取了数据，并以极小的模糊度重现了每个数字图像。这种图像识别现在是许多人工智能系统的基本功能，而这些盐粒大小的芯片以万亿分之一秒的速度完成了这项任务。它们使用的能量也只有当前人工智能图像识别技术的千分之几。
该系统目前还远非完美。即使是微小的芯片缺陷也会降低整个系统的性能，并且每个芯片都需要根据具体任务进行定制。尽管如此，发明者相信这项技术最终能够提供“前所未有的功能”。这些功能可能包括内窥镜成像，甚至可能用于量子计算。
