Нейронные сети использовались в прошлом, чтобы решить проблемы распознавания образов как распознавание речи или признание изображения, но до сих пор, эти биовдохновленные методы были осуществлены главным образом в программном обеспечении на традиционном компьютере. То, что сделали исследователи UGent, осуществлено маленькое (16 узлов) нейронная сеть непосредственно в аппаратных средствах, используя кремниевый чип фотоники.
Такой чип изготовлен, используя ту же самую технологию в качестве традиционных компьютерных микросхем, но использует свет, а не электричество как информационный перевозчик. Этот подход обладает многими преимуществами включая потенциал для чрезвычайно высоких скоростей и низкого энергопотребления.
Исследователи UGent экспериментально показали, что тот же самый чип может использоваться для большого множества задач, как произвольные вычисления с памятью на небольшом количестве потока или признания заголовка (операция, релевантная в сетях связи: заголовок – адрес, указывающий, куда данные нужно послать). Кроме того, моделирования показали, что тот же самый чип может выполнить ограниченную форму распознавания речи, признав человека разговорные цифры («один», «два», ).
Это исследование – сотрудничество между членами Photonics Research Group Отдела Информационных технологий (П. Бинстмен) и Reservoir Lab Отдела Электроники и Информационных систем (Дж.
Дэмбр, Б. Шровен). Это финансировалось European Research Council (ERC) через Начальный Грант NaResCo и бельгийской программой IAP через сеть Photonics@BE.