近日，德国明斯特大学和海德堡大学的联合研究团队发表了一项创新性研究，宣布成功研发出基于混沌光的概率光子计算架构。这种全新设计利用光的混沌特性，提供高效的并行采样能力，开启了概率计算的新篇章。该研究以“Probabilistic photonic computing with chaotic light”（基于混沌光的概率光子计算）为题，发表在《Nature Communications》上。长期以来，人工神经网络（ANNs）因其对复杂数据模式的预测能力备受瞩目。然而，传统人工神经网络仅关注数据点估计，忽略了不确定性这一关键因素。相较之下，研究团队采用贝叶斯推断的方法，将神经网络转化为概率模型，有效捕捉数据中的不确定性。然而，这一方法在传统硬件架构上难以实现，因为处理概率模型需要大量计算资源，尤其是在进行高维参数空间的积分时。为解决这一瓶颈，研究团队首次引入混沌光作为熵源，通过宽带光子交叉阵列实现高效概率计算。混沌光不仅能提供高带宽的物理熵，还能通过波长分复用（WDM）支持并行计算，显著提高了采样速度。
图1. 计算架构示意图
光子架构的核心原理在新设计中，混沌光通过放大自发辐射（ASE）产生，并分离成多个独立的光信号通道。这些光信号随后被调制为不同的输入分布，输入光子交叉阵列进行矩阵向量乘法运算。这一操作利用相变材料（Germanium-Antimony-Telluride, GST）的非易失性特性，通过调整材料的吸收状态实现光信号的可调衰减。这种架构的独特之处在于，其运算完全基于光强信号，摒弃了传统电子系统中复杂的数据传输过程。研究团队通过实验验证了系统在并行采样上的高效性，单通道采样率达到每秒70.4吉样本，相较传统电子架构提升了两个数量级。应用与性能验证研究团队将这一架构应用于改良版LeNet-5神经网络的训练，利用MNIST数据集进行分类和异常检测。结果表明，该架构不仅在已知类别上达到99%以上的分类准确率，还能通过不确定性量化有效检测超出训练分布范围的输入数据。与传统确定性方法相比，这种基于概率的光子架构在应对小样本集和噪声数据方面表现更为稳健。在另一项实验中，研究团队通过光子交叉阵列实现了概率卷积操作，成功对输入图像进行多通道并行处理。实验结果显示，在高效完成平均池化（Average Pooling）任务的同时，该架构还能够通过调节光信号的波形编码实现输出分布的可控噪声水平，为未来的复杂视觉任务提供了潜在方案。前景与挑战研究指出，这一新型光子架构在未来具有广泛的应用潜力。首先，其基于混沌光的设计可以通过硅光子集成技术进一步微型化，推动人工智能硬件的低功耗、高速化发展。其次，结合大规模交叉阵列的构建能力，该架构有望应用于复杂神经网络模型的训练与推断。然而，研究也强调，目前电子与光子模块之间的接口速度差异仍是限制系统性能的主要因素。未来的优化方向包括改进混沌光源的集成度，以及提升电子模块的采样能力。此外，研究团队建议，通过多层概率光子架构与传统硬件结合的混合计算模式，可以进一步提高系统的计算效率与灵活性。该研究以光子计算为载体，将混沌光这一物理现象巧妙地转化为高效的计算工具，为概率神经网络的硬件实现开辟了全新路径。这一突破性的工作不仅为未来的人工智能计算提供了新思路，也为光子技术在信息处理领域的进一步应用奠定了基础。随着技术的不断发展，概率光子计算或将成为下一个计算领域的革命性里程碑。
本文作者可以追加内容哦 !
