据悉，机器学习中的神经网络需要由外部兴奋信号激活并与其他神经元有连接的人工神经元。
这些神经元之间的连接称为突触，就像生物原始神经元一样，研究团队使用了一个由近8400个光学神经元组成的网络，这些神经元由波导耦合相变材料制成。
与其他类似研究相比，突触不是硬件元件，而是根据光脉冲的特性进行编码。换句话说，根据光脉冲的相应波长和强度进行编码，这使得在一块芯片上集成数千个神经元并以光学方式连接它们成为可能。
与传统的电子处理器相比，基于光的处理器提供了更高的带宽，仅低能耗就可以执行复杂的计算任务，从长远来看，它将能以快速、节能的方式应用于人工智能。
