对高计算能力的指数级需求大大超过了现有电子系统的能力;尽管如此，匹兹堡大学的工程师们正在阐明潜在的解决方案。
皮特斯旺森工程学院电气和计算机工程首席研究员兼助理教授 Nathan Youngblood 获得了美国国家科学基金会颁发的 552166 美元的教师早期职业发展奖和空军科学研究办公室颁发的 449240 美元奖励通过其青年研究员计划 继续他在相变材料和光学计算方面的开创性工作。
光计算，也称为光子计算，通过利用激光或其他源产生的光波进行数据存储、处理或传输进行计算，已显示出优于传统硬件的潜力。然而，目前的技术限制了它的实用性。
Youngblood将利用这笔资金研究两种替代技术，以提高光计算的速度、可靠性和效率。第一种技术利用光的波状特性来提高光计算的效率，而第二种技术则侧重于开发光存储器以提高计算吞吐量。
Youngblood的CAREER奖的目标是创造高效的光学计算技术，以解决重要的人工智能问题。
由于大量数据以快速的速度通过处理器的金属线，当当前的计算技术试图满足人工智能的需求时，会产生不需要的热量。
Youngblood补充说：“光子没有这种加热问题，因此你可以使用光更快地处理数据。然而，目前，光学处理器还不够强大、不够准确或不够高效，无法真正对人工智能有用。
Youngblood成功地获得了最初的种子资助和早期数据，这要归功于Pitt's Momentum Funds提供的资金。
“我非常感谢皮特在启动这项研究方面的帮助，”Youngblood说。
很明显，现代计算设备已经达到了极限。内存和处理器内核之间的数据传输会阻碍当前计算机硬件的性能，从而减慢计算速度并给系统增加额外的热量。
Youngblood将在Young Investigator Program下开发光子硬件，允许在光学存储器阵列本身内进行计算，从而大大减少数据传输。
他的实验室的研究将集中在三个主要领域：设计用于快速高效计算的全模拟多层光子网络;在芯片上演示多层、全模拟光子内存加速器;以及提高电可编程相变光子存储器的效率、可重复性和可靠性。
由于这一努力，用于可重构光子器件的新材料将更快地开发，这些组件将被集成到光电计算系统中。
Youngblood补充道：“由此产生的平台预计将对需要超低延迟计算、目标识别和自主导航的空军和太空部队应用产生重大影响，这些应用迫切需要极高速的信息处理。
向 YIP 接受者颁发的 2150 万美元奖金，他们将获得高达 450000 美元的三年赠款，其中包括“用于低延迟和高效计算的光子内存加速器”项目。被选中的候选人必须具备非凡的才能和前途，以开展与空军部相关的基础研究。
除了对光学和现代计算的发展做出科学贡献外，Youngblood的CAREER资助还将促进他在匹兹堡地区的高科技领域建立多元化劳动力的努力。
正在开发负担得起的教育资源，向学生介绍纳米技术的人工智能用途，正在与皮特的外展计划联合举办STEM研讨会，并通过皮特的EXCEL暑期研究计划对本科研究人员进行指导。
为了为项目对劳动力多样性和人工智能创新的整体影响提供定量指标，自愿评估将监测教育成就。
