研究配圖 - 2：跨尺度結構示意
盡管許多研究團隊都選擇瞭基於常溫半導體的光電集成方案，但在低溫條件下，超導體的光電集成要更加容易實現。
研究配圖 - 3：光電神經元框圖
在 AIP 出版的《應用物理快報》中，美國國傢標準技術研究院（NIST）提出瞭一種大規模人工智能系統的構建方案，特點是著重於將光子組件與超導電子（而不是半導體）結合到一起。
研究配圖 - 4：超導 / 光電子探測器電路圖
研究作者 Jeffery Shainline 認為，通過在低溫條件下運行並使用超導電子電路、單光子探測器和矽光源，將有助於開辟出一條通往具有豐富計算功能和可擴展性的制造道路。
研究配圖 - 5：超導光電子網絡的實驗進展
借助這條復雜的光電子電路通信，可計算並構建出規模化的功能性 AI 認知系統，且這遠遠超出瞭單獨使用光（或電子設備）所能實現的范圍。
研究配圖 - 1：每節點平均連接數
更讓 Shainline 感到驚奇的是，與在室溫下工作和使用的半導體方案相比，低溫下的超導光電集成要容易實現得多。
研究配圖 - 6：300mm 晶圓可容納的節點總數 / 波導節點的連接數
SCI Tech Daily 指出，超導光子探測器能夠對單個光子進行探測。要實現同樣的功能，半導體光子探測器需要用到大約 1000 個光子。
最終結果是，矽光源不僅能夠在低至 4 開爾文的環境下工作，在亮度僅為室溫下 1/1000 的情況下，仍可有效地開展通信。
研究配圖 - 7：光電神經系統的層次結構
盡管諸如手機芯片之類仍需在室溫下工作，但這項新研究的技術理念，還是有助於讓將來的先進計算系統具有廣泛的實用性。
展望未來，研究團隊還打算探索更復雜的、與其它類型的超導電子電路集成的方案，並展示構成 AI 認知系統的完整組件（包括突觸和神經元）。
當然，最終影響這項技術能否順利推出的關鍵，還是在於能否以合理的成本、實現大型系統的制造與運維。
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