光電與人工智慧的那些事兒

21世紀以來，科技飛速發展，人工智慧成了前沿科學技術的代言詞。2016年3月機器人設計師戴維漢森設計出索菲亞機器人，2017年10月26日，在沙烏地阿拉伯，索菲亞被授予了公民身份，是世界上第一位被授予公民身份的機器人。世界各國都在成立各種研發機構，進行人工智慧的研究。由此可見，人工智慧正在以勢不可擋的速度迅速發展。有關人工智慧的新聞與消息在網上隨處可見，那小編想問，您有沒有了解過人工智慧背後的那些事呢，接下來小編帶您了解一下人工智慧與光電的那些事兒。

人工智慧之光電子神經網路

對於「程序猿」來說神經網路並不是 一個陌生的詞，而是一個令人著迷又令人頭疼的領域。神經網路可稱之為一種高級演算法，在各種建模與模擬領域都有應用，不可置否的是神經網路正席捲著計算世界。神經網路能夠極大的推動人工智慧的發展，而創建神經網路的關鍵是類似神經元的電路，即神經形態的晶元，晶元最重要的就是運行速度，就像您手裡的手機，CPU運行速度夠快手機才不會顯得卡頓。那如何提高晶元的運行速度呢?光電子神經網路是解決這個問題的有效途徑之一。據MIT報道，普林斯頓大學的Alexander Tait團隊創建了全球首個光電子神經網路，並展示了其在計算上的超速度。光學計算一直都被寄予了很大的期望，因為它足夠快。由於光子的帶寬要遠遠比電子的高（如果您有興趣的研究下，不妨讀一下《光電檢測技術及應用》這本書），這就使得它能在相同的時間內處理更多的數據信息。Alexander Tait表示「在硅光子平台的幫助下，光子神經網路的高速信息處理能力能夠用於無線電、控制計算等領域」。

神經網路

那這項技術的難點在哪兒呢？難點在於創造一種光學設備——它的每個節點都有神經元一樣的響應特徵。節點採用微型圓波導的形式，被蝕刻進一個能容許光循環的硅基內，光可以在其中流通。當光子被釋放時，它會調節激光器的輸出，將其控制在一定的閾值內。在這個區域內，入射光的微小變化都會對激光的輸出產生顯著影響。系統中的每個節點都匹配特定波長的光，這一技術被稱為波分復用技術。來自各個節點的光會被送入激光器，而且激光輸出會被反饋回節點，創造一個非線性特徵的反饋電路。Tait團隊認為，該設備可以極大地擴展編程技術，應用於更大的硅光子神經網路。這意味著這個設備可以迅速提升神經網路彙集的各種編程。研究人員使用由 49 個光子節點組成的網路演示，光子神經網路如何用來解決微分方程。與普通的CPU相比，Alexander Tait表示「在這項任務中，光子神經網路的有效硬體加速因子大約為 1960×，速度提升 了 3 個數量級。」速度不是一般的快。

人工智慧之人工智慧眼球

仿生眼是利用科學技術根據人的視覺特徵開發出的可以幫助失明者恢復視力的一種技術。2012年9月3日世界首例仿生眼植入者恢復部分視力。由美國第二視覺公司研發的阿格斯||型視網膜假體系統已經幫助很多人恢復了部分視力，有的人甚至獲得了更好的手術效果。那它與我們所說的光電又有什麼關係呢？這就涉及到一個非常重要的器件——光電管。別急，容我慢慢道來。起初它由埋入視網膜的60個電極和安裝了一個特殊迷你相機組成。我們的視網膜成像得益於光感受器，其感光細胞把光線轉化成電化學脈衝，通過視神經傳導到大腦，在大腦里它們被解碼成圖像。而視網膜的光感受器退化會導致失明，所以要做的便是刺激視網膜上的感光細胞。但這個方法收效並沒有太好，因為解析度太低，之後Palanker研究團隊提出「考慮在眼睛的背後植入5000多個微小光電管來代替原來植入電極的方法」理論上能產生比原來好十倍的解析度。這些光電管會把光轉化成刺激視網膜細胞的電脈衝，電脈衝隨後把信號傳輸給大腦。所以，光電管可謂效用非凡。但這項技術距離成熟還得有一段時間，無論人們抵觸與否，總歸給盲人帶來了可以看一看蔚藍的天、深邃的海以及最想見的人兒的希望吧

人工智慧之光電感測器

在人工智慧領域，隨處可見各類感測器，光電感測器較傳統感測器有著更快的反應速度，更高的精度，更輕的重量，更低的能耗，所以發展潛力是極大的。

光電感測器一般由光源、光學通路和光電元件三部分組成，其基本原理是以光電效應為基礎，把被測量的變化轉換成光信號的變化，然後藉助光電元件進一步將光信號轉換成電信號。

按光電感測器的輸出量性質其應用可分為兩類：（1）把被測量轉換成連續變化的光電流而製成的光學測量儀，可用來測量光電強度以及物體的溫度、透光能力、位移及表面狀態等物理量。（2）把被測量轉換成繼續變化的光電流。利用光電元件在受光照或無光照射時「有」或「無」電信號輸出的特性製成的各種光電自動裝置。隨著人工智慧的發展，自動化技術會越來越貼近人類生活，光電感測器也會因此得到更大的發展。學科與學科的交叉，領域與領域的交融才是這個科研時代的主旋律。

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