الحوسبة الضوئية العصبية تلتقي بالذاكرة التناظرية: القضاء على عنق الزجاجة لتحويل البيانات معظم أجهزة الذكاء الاصطناعي تعمل على شرائح إلكترونية حيث تجرى العمليات الحسابية عن طريق تحريك الإلكترونات عبر الترانزستورات. لكن هناك بديلا متزايدا: إجراء عمليات الشبكة العصبية باستخدام الضوء. في المعالجات الضوئية، يتم تنفيذ ضربات المصفوفة عن طريق ترميز البيانات كإشارات بصرية وتمريرها عبر مصفوفات من الرنانات الدقيقة القابلة للضبط، كل منها يعمل كوزن مشبكي. تمكن فيزياء الضوء من التوازي الهائل وانتشار الكمون المنخفض جدا، مما يعد بسرعات وكفاءة طاقة لا تستطيع الإلكترونيات وحدها مجاراتها. ومع ذلك، هناك عنق زجاجة مفاجئ وعادي: كل وزن مشبكي يحتاج إلى محول رقمي إلى تناظري مخصص (DAC) لتشغيل المعدل الذي يشفر باستمرار. بالنسبة لمصفوفة أوزان بحجم n×n، هذا يعني أن محولات DAC بحجم n² تعمل بلا توقف—ليس للحساب، بل فقط للحفاظ على الجهود في مكانها. تكلفة الطاقة لنقل البيانات بين الذاكرة الرقمية والحوسبة التناظرية تخاطر بإلغاء المزايا التي تجعل الفوتونيات جذابة. يعرض شون لام والمؤلفون المشاركون حلا أنيقا: وضع مكثف صغير مباشرة على كل معدل بصري. بمجرد شحنها، تتحمل الوزن دون الحاجة إلى DAC للبقاء نشطا. ثم يتم مشاركة DACs على طول الأعمدة وتفعيلها فقط عندما تحتاج الأوزان إلى تحديث—بمقياس n بدلا من n². يسمى هذا المفهوم، الذاكرة التناظرية الكهروبصرية الديناميكية (DEOAM)، يصنع على شريحة فوتونية من السيليكون أحادي الشكل في عملية مسبك قياسية بسرعة 90 نانومتر، محققا أكثر من 26× توفير في الطاقة مقارنة بالتصاميم التقليدية. الأرقام التجريبية تؤطر المقايضات بوضوح. زمن الكتابة هو ~40–50 نانوثانية، وقت الاحتفاظ ~0.83 مللي ثانية، الطاقة لكل كتابة ~56 بيجول، ودقة بت حوالي 5.6 بت. يعتمد الاحتفاظ على الطاقة البصرية الساقطة — المزيد من الضوء يعني المزيد من التسرب — مما يخلق توترا مباشرا بين جودة الإشارة وعمر الذاكرة. لفهم ما تعنيه هذه المواصفات لأحمال العمل الحقيقية، يقوم المؤلفون بمحاكاة شبكة عصبية ثلاثية الطبقات على MNIST. نسبة الاحتفاظ إلى زمن الاستجابة للشبكة تبلغ 100 فقط تكفي للحفاظ على دقة الاستدلال فوق 90٪. الشبكات التي تم تدريبها مع التسرب المضمنة أصبحت أكثر متانة بشكل كبير—وهو مثال واضح على تدريب الوعي بالأجهزة الذي أثمر ثماره. نفس المبدأ الذي يدفع الحوسبة الإلكترونية داخل الذاكرة — وهو أن نقل البيانات يكلف طاقة أكثر من الحوسبة بها — ينطبق هنا في مجال الهجين الكهروضوئي البصري. معظم معالجات الفوتونيك اليوم لا يمكنها الاستنتاج إلا باستخدام الأوزان الموجهة دون اتصال على وحدات معالجة الرسوميات. يفتح DEOAM طريقا نحو التدريب عبر الإنترنت على الشريحة حيث تتكيف الشبكة باستمرار مع انحرافات البيانات والأجهزة الجديدة. الورقة: