Forskare har gett en fascinerande ny insikt i nästa steg för att utvecklas snabbt, energieffektiva, framtida datorsystem som använder ljus istället för elektroner för att bearbeta och lagra information – som innehåller hårdvara som är inspirerad direkt av den mänskliga hjärnans funktion.

Ett team av forskare, inklusive professor C. David Wright från University of Exeter, har utforskat den framtida potentialen för datorsystem genom att använda fotonik i stället för konventionell elektronik.

Artikeln publiceras idag (29 januari 2021) i den prestigefyllda tidskriften Naturfotonik .

Studien fokuserar på potentiella lösningar på ett av världens mest pressande dataproblem - hur man utvecklar datorteknik för att bearbeta dessa data på ett snabbt och energieffektivt sätt.

Samtida datorer är baserade på von Neumann -arkitekturen där den snabba Central Processing Unit (CPU) fysiskt separeras från det mycket långsammare programmet och dataminnet.

Detta innebär att datorhastigheten är begränsad och ström slösas bort av behovet av att kontinuerligt överföra data till och från minnet och processorn över bandbreddsbegränsade och energiineffektiva elektriska sammankopplingar – känd som von Neumann-flaskhalsen.

Som ett resultat, det har uppskattats att mer än 50 % av kraften hos moderna datorsystem går till spillo helt enkelt på denna förflyttning av data.

Professor C David Wright, från University of Exeters Department of Engineering, och en av medförfattarna till studien förklarar "Klart, ett nytt tillvägagångssätt behövs – ett som kan smälta samman de centrala uppgifterna för informationsbearbetning av datorer och minne, en som kan integrera direkt i hårdvaran förmågan att lära, anpassa sig och utvecklas, och en som gör sig av med energislukande och hastighetsbegränsande elektriska sammankopplingar."

Photonic neuromorphic computing är ett sådant tillvägagångssätt. Här, signaler kommuniceras och bearbetas med hjälp av ljus snarare än elektroner, ger tillgång till mycket högre bandbredder (processorhastigheter) och minskar energiförlusterna avsevärt.

Dessutom, forskarna försöker göra själva datorhårdvaran isomorf med biologiska bearbetningssystem (hjärnor), genom att utveckla enheter för att direkt efterlikna de grundläggande funktionerna hos hjärnneuroner och synapser, sedan koppla ihop dessa i nätverk som kan erbjuda snabbt, parallelliserad, adaptiv bearbetning för artificiell intelligens och maskininlärningsapplikationer.

Det senaste inom sådan fotonisk "hjärnliknande" beräkning, och dess troliga framtida utveckling, är i fokus för en artikel med titeln "Fotonik för artificiell intelligens och neuromorf datorbearbetning" publicerad i den prestigefyllda tidskriften Naturfotonik av ett ledande internationellt team av forskare från USA, Tyskland och Storbritannien.