在人工智能神经网络高速发展的背景下，大规模的矩阵运算与频繁的数据迭代给传统电子处理器带来了巨大压力。光电混合计算通过光学处理与电学处理的协同集成，展现出显著的计算性能，然而实际应用受限于训练与推理环节分离、离线权重更新等问题，造成信息熵劣化、计算精度下降，导致推理准确度低。
中国科学院半导体研究所李明研究员团队提出了一种基于相位像素阵列的可编程光学处理单元（OPU），并结合李雅普诺夫稳定性理论实现了对OPU的灵活编程。在此基础上，该团队构建了一种端到端闭环光电混合计算架构（ECA），通过硬件—算法协同设计，实现了训练与推理的全流程闭环优化，有效补偿了信息熵损失，打破了光计算中计算精度与准确度之间的强耦合关系。
该架构通过噪声自学习机制，实现了光学与电学参数联合优化与自适应计算精度补偿。实验结果表明，采用4-bit的OPU时，ECA在MNIST手写数字识别任务（计算机视觉领域的经典任务）上的推理准确率达到90.8%，接近8-bit传统计算架构（TCA）的理论极限（90.9%），这表明光计算系统在低硬件精度仍能实现高精度推理，为高性能计算架构的设计提供了新思路。
该OPU支持30.67 GBaud/s的运算速率，实现981.3 GOPS的计算能力与3.97 TOPS/mm2的计算密度。理论分析表明，该结构可进一步扩展至128×128规模，计算能力可达1,005 TOPS，计算密度为4.09 TOPS/mm2，能效可达37.81 fJ/MAC，显示出其在微波光子信号处理、光通信与神经形态人工智能等领域的应用潜力。
相关研究成果以“End-to-End Closed-loop Optoelectronic Computing Breaking Precision-Accuracy Coupling”为题发表于《先进光子学》（Advanced Photonics）。半导体所博士生李俊燊与博士后孟祥彦为共同第一作者，半导体所李明研究员、石暖暖研究员与西班牙瓦伦西亚理工大学José Capmany教授为共同通讯作者。
该研究得到了国家自然科学基金、北京市自然科学基金、中国博士后科学基金、中国科学院国际合作计划等项目的支持。
论文链接：
https://researching.cn/articles/OJf19b5d9d922324e6
未来，人工智能或将帮助科研工作者跳过文献检索、粗读的过程，直接找到需要的文献，大幅提升科研工作者的文献阅读效率。 1923年2月14日，学者张君劢应邀到清华学校演讲，演讲的主题是“人生观”，要点是说明科学与人生观的差异，张君劢的观点引起地质 ·星河动力C及C+轮融资11亿元人民币，资金将用于智神星一号可重复使用液体运载火箭技术研发以及相关生产、试验和发 ·“这项研究似乎说明，长期生活在食品不安全的状况中所带来的危害是没那么容易逆转的。研究也表明，对于那些因 中新社北京1月1日电 (记者 阮煜琳)中国自然资源部海啸预警中心消息，日本本州西岸近海海域1月1日发生7.4级地震已引发 ·美国首枚将宇航员送入轨道的商业火箭结束了生命。这枚可重复使用的火箭助推器B1058完成了19次飞行和着陆，在大约 。本文链接：新研究在高精度光计算领域取得新进展http://www.sushuapos.com/show-11-30201-0.html
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