据TechXplore网4月15日消息，美国宾夕法尼亚大学研究团队开发出首款现场可编程非线性光芯片。研究团队创新性地使用了一种对光有反应的特殊半导体材料，并通过改变泵光束的形状和强度来控制信号光的吸收、传输或放大方式。同时，芯片还能通过信号光输出的反馈及时调整，实时学习，实现了光子可编程性向非线性领域的拓展。测试结果显示，该芯片在简单的非线性决策边界任务上实现了超过97%的准确率，在著名的鸢尾花（Iris）数据集上也实现了超过96%的准确率，迈出了以光速训练AI的关键一步。相关研究成果发表在《自然·光子学》（Nature Photonics）期刊。