想象一下，一个比人类大脑快10亿倍的「超级大脑」是什么概念？来自香港中文大学、中国科学院物理所等机构研究人员，提出了突破如此重要？
在我们的身体中，存在着不同类型的神经细胞。其中，梯级神经元（graded neurons）是通过持续改变膜电位来编码信息，实现精细的信号处理。相较之下，脉冲神经元（spiking neurons）则使用全有/全无的动作点位来传递信息，创造出更为二元的通信方式。
最新研究中技术的关键突破在于，创新的设计方法。传统的光子脉冲神经元，通常通过将输入脉冲注入激光器的增益区域工作，这种方式会导致延迟，限制了神经元的响应速度。
如下图所示，是脉冲神经元和梯级神经元的在输入输出的对比图。
激光神经元，速度快能耗低
激光人工神经元能够以模仿生物神经元行为的方式，对输入信号做出响应，由于其超快的数据处理速度和低能耗，正被探索用作显着增强计算的一种方式。迄今为止开发的大多数都是光子脉冲神经元。
这些人工神经元具有有限的响应速度，可能遭受信息丢失，并且需要额外的激光源和调制器。光子脉冲神经元的速度限制，在最新研究中被打破了。
研究团队另辟蹊径，选择将射频信号注入量子点激光器的可饱和吸收区，巧妙地避开了这一限制。他们还为可饱和吸收区设计了高速射频板，从而产生了一个更快速、更简单、节能的系统。
他还称，凭借强大记忆效应和出色信息处理能力，单个激光梯度神经元，可以表现得像一个小型神经网络。因此即便是没有额外复杂连接的单个激光梯级神经元，也能高效地执行机器学习任务。
高速储层计算，1秒处理1亿次心跳数据
为了进一步展示激光梯级神经元的能力，研究团队将其用于构建储层计算系统。激光梯级神经元的类神经元非线性动力学特性，以及快递
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