返回博士生杨梓跃关于光子算盘——可扩展线性光学向量机的论文在期刊Light: Science & Applications发表
光由于天然具备高速、并行传播的特性，非常适合于解决人工智能中大量线性计算所带来的算力问题。然而，现有的光学线性计算架构均依赖于复杂的光学相互作用和大量的DAC进行数模转换，因此其计算维度难以扩展。针对上述难题，提出了基于“光源-探测器对”的光学线性计算架构，由于其工作原理与传统算盘类似，因此命名为“光子算盘”架构，其中“光源-探测器对”作为独立的计算单元称为“光子算珠”。通过复制、重组、编码光子算珠，光子算盘可以在保持可重构、可编程特性的同时达到任意的扩展维度。同时，光子算盘采用了独创的时空编码量化方案，使得计算架构中不需要DAC来进行数模转换，大大缩减了传统方案中DAC所带来的延时、能耗、面积等代价。本文基于64维VCSEL和MoTe2探测器阵列组成64维光子算盘架构，并在随机生成向量内积测试中达到98%以上的计算保真度。更进一步，利用光子算盘在MNIST手写数字识别任务中达到88%分类准确率，并成功求解了1024维随机生成的伊辛问题，这是目前已报道维度最高的光学模拟退火伊辛机。这一成果为光学线性计算架构的设计开辟了全新的思路，并对其在人工智能、组合优化等领域的应用提供了重要支持。
该工作于2026年1月1日在期刊Light: Science & Applications期刊上发表。博士生杨梓跃、李晨同学是论文的共同第一作者，冯雪老师、李永卓老师和黄翊东老师是论文的通讯作者。论文合作单位还包括北京大学，深圳博升光电科技有限公司和深圳技术大学。
论文链接：https://doi.org/10.1038/s41377-025-02059-7
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