近来，宾夕法尼亚大学的研讨人员开发了一种功能强大的新式光学芯片，每秒能处理近20亿张图画。该设备由一个神经网络组成，能够将信息处理为光，而不会减慢传统计算机芯片的组件。

  该芯片的根底是神经网络，这是一个以大脑处理信息方法为模型的体系。这些网络由像神经元相同相互连接的节点组成，它们经过对数据集进行练习，以类似于有机大脑的方法“学习”，例如辨认图画中的目标或语音中的单词。跟着时刻的推移，它们的学习才能变得更好。

  该芯片可对包括两种字符集的图画进行分类，且准确率高达93.8%。该芯片能够在0.57 纳秒内对每个字符进行分类，因而它每秒可处理17.5亿张图画。研讨团队表明，相较于现有计算机芯片的这一速度优势，源于芯片将信息换成光来处理的才能。

  该芯片另一长处是不需要存储正在处理的信息，因而不必将数据发送到内存卡。研讨团队表明，不存储数据也更安全，由于它能够有用的防备任何方法的潜在走漏。

  研讨人员表明，可经过出人意料更多神经层来扩展这一深层网络，使芯片能以更高分辨率读取更杂乱图画中的数据。此外，任何可转换为光的信号，如音频和语音，都可运用这项技能简直瞬间进行分类。