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11月25日下午，基础交叉大师课第3讲在基础交叉研究院举行，物理学家、哥德尔奖得主Serge Massar教授带来主题为Photonic Neuromorphic Computing（光神经形态计算）的精彩报告，为光子计算和类脑计算的结合提供了新思路。
Serge Massar是一位在量子光学领域具有重要影响力的学者，2023年哥德尔奖获得者，现为布鲁塞尔自由大学教授。他的研究兴趣聚焦于量子信息、量子引力，特别是黑洞蒸发。近期，他越来越多致力于人工智能，机器学习及其与复杂系统之间关系的深入研究。
Serge Massar在报告中深入探讨了如何从生物大脑的工作原理中汲取灵感，利用光子技术开发全新的计算方式。他指出，与传统的机器学习和人工智能算法不同，光子神经形态计算能够通过非传统的物理系统进行信息处理，具有显著的速度和能耗优势。Massar重点介绍了两种光子实现的机器学习算法——储备计算和极限学习机。其中，储备计算利用了一个非线性节点和延迟线的简单架构，特别适合时间序列数据处理；而极限学习机则专注于分类任务。此外，Massar展望了光子储备计算的未来应用，并提出光学模拟脑启发计算或将成为未来技术发展的重要方向。
精彩的报告之后，现场多位师生围绕光学计算与机器学习的结合点、算法的优化方向等方面的问题积极提问，Massar耐心听取并分享了自己的见解和研究经验。
本次活动由基础交叉研究院（筹）、国际合作与交流处、量子精密测量研究院共同举办。来自物理学院、材料科学与工程学院、计算机科学与技术学院、竺可桢学院等十余个院系单位的近50名师生参加。
图片 | 祝小莉
文字 | 焦曼研究员团队、张琪
