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据外媒报道，由于预计未来摩尔定律（预测计算能力每两年翻一番）将不再有效，伦敦大学城市学院（City, University of London）的科学与技术学院的研究人员开发出名为FatNet的创新算法，可在人工智能（AI）应用中利用光学加速器的高分辨率功能，因此未来向光学计算的转换将更加高效。
该算法由博士生Riad Ibadulla、Thomas Chen教授和Constantino Carlos Reyes-Aldasoro博士共同创在，其相关论文已发表于期刊《AI》。
长期以来，光加速器一直是AI研究的热门话题。然而，现代神经网络并不是为光学计算而设计的，而主要是在CPU/GPU时代开发的。与光学计算的并行能力相比，现代神经网络没有优势，并且经常在出现分类问题时使用较低的分辨率。
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