科学家们对今后发展快速、节能和未来的计算机系统的步骤提出了令人着迷的新见解，这些系统使用光而不是电子来处理和储存信息--其中包括直接受人类大脑功能启发的硬件。

一个科学家小组，包括埃克塞特大学的C . David Wright教授，利用光onics取代传统电子学，探索了计算机系统的未来潜力。

这篇文章今天(2021年1月29日)发表在《自然摄影》杂志上。

研究的重点是解决世界上最紧迫的计算机问题之一的潜在办法--如何开发计算机技术，以快速和节能的方式处理这些数据。

现代计算机是建立在von Neumann结构的基础上的，在该结构中，快速中央处理股与速度较慢的程序和数据存储器实际分离。

这意味着计算速度有限，由于需要通过带宽有限和能源效率低下的电力互联--也就是所谓的von Neumann瓶颈--不断向内存和处理器传输数据，从而浪费了电力。

因此，据估计，现代计算系统50%以上的电力仅仅是在这种数据移动中浪费的。

埃克塞特大学工程系的C . David Wright教授和研究报告的共同作者之一解释说： "显然，需要一种新的方法--一种能够将计算机和记忆的核心信息处理任务结合起来的方法，一种能够将学习、适应和发展的能力直接纳入硬件的方法，一种能够消除能源消耗和限制速度的电力互联的方法" 。

光神经形态计算机就是这样一种方法。在这里，信号的传输和处理使用的是光，而不是电子，可以使用高得多的带宽（处理器速度），并大大减少能量损失。

此外，研究人员还试图通过开发直接模仿大脑神经元和突触基本功能的设备，将这些硬件本身与生物处理系统（大脑）形成异构，然后将其连接到能够为人工智能和机器学习应用提供快速、平行和适应性处理的网络中。