Photonics and microwaves merge to improve computing flexibility
5.5
来源：
Nature
关键字：
medical imaging+deep learning
发布时间：
2025-09-04 19:32
摘要：
研究团队提出了一种新型光子张量处理单元，利用微波和光波的多域复用技术，显著提高了计算密度和能效。该技术在手写数字识别实验中表现出高达96.41%的准确率，展示了其在生物识别、远程医疗和边缘AI计算等领域的潜在应用。未来研究将集中于解决光子计算面临的挑战，以推动其商业化进程。
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关键证据
研究团队开发了一种基于单个微环谐振器的光子张量处理单元。
该架构显著提高了光子计算密度，达到34.04 TOPS/mm²。
实验结果显示，基于光子计算的卷积神经网络模型在手写数字识别中的准确率高达96.41%。
真实性检查
否
AI评分总结
研究团队提出了一种新型光子张量处理单元，利用微波和光波的多域复用技术，显著提高了计算密度和能效。该技术在手写数字识别实验中表现出高达96.41%的准确率，展示了其在生物识别、远程医疗和边缘AI计算等领域的潜在应用。未来研究将集中于解决光子计算面临的挑战，以推动其商业化进程。