研究目的
研究基于复杂光子学的储层计算与决策架构，用于光子加速器。
研究成果
储层计算和决策是光子加速器具有前景的功能，有望应用于人工智能领域。该研究强调了激光动力学和光反馈在提升处理速度与决策效率方面的重要性。
研究不足
该研究受限于光子集成电路的技术约束，以及在存储容量和处理速度方面需要优化。
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利用激光动力学进行储层计算与决策的光子加速器
DOI：10.35848/1347-4065/ab7860
期刊：Japanese Journal of Applied Physics
出版年份：2020
更新时间：2025-09-16 10:30:52
摘要：
光子加速器是人工智能领域光子技术的一种新范式，该系统能够加速电子计算中的信息处理。储层计算与决策方案是光子加速器极具前景的应用实例。本研究阐述了基于复杂光子学的储层计算与决策架构最新进展，其中光的物理特性（包括具有光学反馈的半导体激光器超快动力学）在光子加速器中起着关键作用。
作者：
Atsushi Uchida，Kazutaka Kanno，Satoshi Sunada，Makoto Naruse
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