在《自然》雜志上發(fā)表的一篇題??為“部分相干性增強并行光子計算”的論文中，牛津大學的研究人員與明斯特大學、海德堡大學和根特大學的合作者報告說，用不太復雜的光源代替激光器可以令人驚訝地提高某些光學應用的性能，例如光驅(qū)動的人工智能技術(shù)。
這一發(fā)現(xiàn)為更便宜、能耗更低的光源開辟了道路，這些光源可用于通常依賴昂貴、高規(guī)格激光器的應用。
光源的特性通常用物理學家稱為相干性的量來描述：光波在時間和空間上的一致程度。低相干性光源(例如太陽和燈泡)發(fā)出各種顏色(或波長)的光。
另一方面，高質(zhì)量工程光源(如激光器)具有非常窄的波長范圍并且通常呈現(xiàn)單一顏色。
設計和使用高相干光(激光)的能力一直是光通信、光檢測和測距 (LiDAR) 遙感技術(shù)以及醫(yī)學成像技術(shù)等現(xiàn)代應用的基礎。因此，人們自然而然地認為，使用更相干的光源可以增強系統(tǒng)性能和設備功能，例如，通過實現(xiàn)更高的分辨率和更精確的測量。
這一新發(fā)現(xiàn)挑戰(zhàn)了這一傳統(tǒng)觀念，并揭示了低相干光源在特定情況下實際上可以發(fā)揮更好的作用，例如光子人工智能加速器——一種使用光子代替電子來執(zhí)行人工智能計算的新興技術(shù)。
該團隊利用部分相干光源，利用電泵浦摻鉺光纖放大器(一種用于光通信的裝置，用于增強通過光纖傳播的光信號的強度)產(chǎn)生的非相干光光譜的窄部分。
這種部分相干光被均勻地分割并分配到并行人工智能計算陣列的不同輸入通道中。使用這樣的光源，在具有 N 個輸入通道的光子加速器中，人工智能計算的并行性驚人地提高了 N 倍。
作為測試案例，團隊使用該系統(tǒng)通過分析患者的行走方式來識別帕金森病患者，分類準確率達到 92% 以上。
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