自学光子计算机。免费技术图书馆新闻

自学习光子计算机

21.01.2013

由西班牙马略卡岛巴利阿里群岛大学的 Daniel Brunner 领导的一组物理学家通过创建这种计算设备的工作原型，朝着创建光子计算机迈出了一大步。 Brunner 和他的同事的光子计算机是基于所谓的计算库的原理。这种计算机的设计类似于人工或自然神经网络，由单个突触节点组成。每个这样的“神经细胞”都随机连接到相邻节点，并且能够记住其先前的状态。

与传统的神经网络不同，“计算库”可以解决各种问题，并且可以在不干扰系统物理结构的情况下轻松重新编程。通过操纵突触的特性，这台机器可以适应复杂的计算问题，包括语音或图像识别。 Brunner 和他的同事的原型安排得非常特别——以严格测量的间隔发射相同激光二极管的部分光充当神经网络的节点。这些部分的光沿着“环”移动，在“环”内部构建了输入数据源——另一个使用特殊调制器向循环添加新信息的激光器。

为了确定计算机的最终结果，其他设备测量光的每个部分的辐射强度，将其转换为数字形式。据科学家介绍，通过对激光器和其他组件进行特殊调整，同一台光子计算机可以同时执行多项计算，从而轻松提高其性能和多功能性。

科学家们通过“教”计算机将人类语音转换为数字并计算一些复杂的统计函数来测试他们的发明。根据物理学家的说法，他们的发明表现良好——计算机仅错误地识别出大声说出的数字的 0,01%。此外，该设备具有非常高的性能——在一秒钟内“猜”出 300 万字，这是当今所有计算设备的记录。

在计算统计数据时，该设备证实了它的品质——光子计算机每秒执行超过 13 万次统计运算，数据交换率超过每秒 1,1 GB。此外，与传统计算机相比，这种型号的光子计算机还有另一个优势——低功耗。正如 Brunner 和他的同事所指出的，他们的原型在识别一个单词上花费的精力少了 200 倍。

不应期望这种轻型计算机将完全取代现代硅电子设备。因此，它们的范围极其有限，其中的信息以极其不便的形式呈现，使用起来极为不便。然而，这些设备将能够在许多需要高速和并行计算的科学和技术专业领域取代传统计算机。

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研究人员记录了以 9 种语言为母语的人的讲话，其中包括小语种——Chintang、Even 语言、Winnebago、Ntsyu 等。记录中突出显示了单独的单词（约 300 个），科学家将这些单词分为词类。此外，语言学家只留下动词和名词，并开始研究停顿。

事实证明，所有以所研究语言为母语的人都因为停顿而减慢了他们的讲话速度，这种停顿在名词之前更为常见。但是，动词之前也有放缓，但仅限于研究所采用的一种语言 - 英语。

科学家解释说，当人们需要说一些以前没有讨论过的事情时，他们会使用名词。这导致停顿，最近明显减慢了现场演讲的速度。

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