科技日报北京8月1日电 （记者张梦然）英国牛津年夜学质料系研究职员结合埃克塞特年夜学以及明斯特年夜学的同事开发了一种片上光学处置惩罚器，能�����APP检测数据集中的相似性，速率比于电子处置惩罚器上运转的传统呆板进修算法快1000倍。揭晓于《光学》杂志上的这项新研究的灵感来自诺贝尔奖得到者伊万 巴甫洛夫对于经典前提反射的发明。

巴甫洛夫于试验中发明，假如于喂食历程中提供另外一种刺激，例如铃铛或者节奏器的声音，使狗将这两种体验接洽起来，那它只听到声音就会流口水。两个不相干的事务配对于于一路的反复联系关系可孕育发生进修反映，也就是前提反射。

年夜大都AI体系中使用的神经收集于进修历程中凡是需要年夜量数据示例，好比练习模子靠得住地辨认出猫，可能需要多达10000张猫/非猫图象，形成计较以及处置惩罚成本居高不下。

联系关系单子进修元素（AMLE）不是依赖神经收集青睐的反向流传来 微调 成果，而是使用一种影象质料来进修模式，将数据集中的相似特性联系关系于一路，以模拟巴甫洛夫于案例中不雅察到的前提反射的 角逐 。

于测试中，仅用5对于图象练习后，AMLE就可准确辨认猫/非猫图象。

与传统电子芯片比拟，新型光学芯片具备相称可不雅的机能，这归因在设计上的两个要害差异：一种怪异的收集架构，将遐想进修作为构建块，而不是使用神经元以及神经收集；使用 波分复用 于单个通道上发送差别波长的多个光旌旗灯号，以提高计较速率。

该装备天然地捕获数据集中的相似性，同时使用光并行以提高总体计较速率，这远远跨越了传统电子芯片的威力。

研究职员暗示，遐想进修要领可作为神经收集的增补，而不是代替它们。对于在不需要对于数据集中高度繁杂的特性举行年夜量阐发的问题，它更有用。很多进修使命都是基在数目的，繁杂水平其实不高。于这些环境下，遐想进修可更快地完成使命，而且计较成本更低。

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