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中大工程学院教授荣获光学学会基金会20周年挑战赛奖项
香港中文大学（中大）电子工程学系助理教授黄超然教授开发的集成光子神经形态处理器，获选为光学学会（前称美国光学学会）基金会20周年挑战赛十个得奖项目之一。此开创性研究，能为新一代光通讯系统提供智能、节能且高速的信号处理方式。
全球互联网流量持续增长，为配合未来发展，光通讯系统将需要提供十倍以上的通讯容量，而作为这些系统基础的信号处理器则需将处理每单位信息所消耗的能量降低十倍。这些高处理能力和能源效率的需求，为现有光通讯系统带来不少挑战，而黄教授研发的集成光子神经形态处理器，即光子神经网络芯片，将提供可行解决方案。
黄教授结合光子学的固有特性、深度学习架构和集成光子技术的优势，开发了一种有望带来十倍高效能，同时把处理延迟时间减少1,000倍的处理器芯片。研究亦将採用硅光作为芯片的基础，以带来更高成本效益，并广泛地应用于各个行业。
黄教授表示︰「光子神经网络可实现深度学习模型，并让我们能利用光更快、更高效地处理通讯信号。我们正计划构建一个能够持续处理高速度和能源效益更佳的光子神经网络芯片，来解决光通讯面对的挑战。这项研究将亦对光通讯的各种应用带来革命性的影响。」
基于现有研究基础上，黄教授期望在六个月内构建光子神经网络芯片的小型原型机，用以验证有关构想。同时，黄教授将设计一种新方法，制造拥有高达50GHz速度的光子神经元，并将高速集成光芯片和高速控制电芯片结合，以提高频宽和效率。
中大电子工程学系助理教授黄超然教授
中大工程学院教授荣获光学学会基金会20周年挑战赛奖项
香港中文大学（中大）电子工程学系助理教授黄超然教授开发的集成光子神经形态处理器，获选为光学学会（前称美国光学学会）基金会20周年挑战赛十个得奖项目之一。此开创性研究，能为新一代光通讯系统提供智能、节能且高速的信号处理方式。
全球互联网流量持续增长，为配合未来发展，光通讯系统将需要提供十倍以上的通讯容量，而作为这些系统基础的信号处理器则需将处理每单位信息所消耗的能量降低十倍。这些高处理能力和能源效率的需求，为现有光通讯系统带来不少挑战，而黄教授研发的集成光子神经形态处理器，即光子神经网络芯片，将提供可行解决方案。
黄教授结合光子学的固有特性、深度学习架构和集成光子技术的优势，开发了一种有望带来十倍高效能，同时把处理延迟时间减少1,000倍的处理器芯片。研究亦将採用硅光作为芯片的基础，以带来更高成本效益，并广泛地应用于各个行业。
黄教授表示︰「光子神经网络可实现深度学习模型，并让我们能利用光更快、更高效地处理通讯信号。我们正计划构建一个能够持续处理高速度和能源效益更佳的光子神经网络芯片，来解决光通讯面对的挑战。这项研究将亦对光通讯的各种应用带来革命性的影响。」
基于现有研究基础上，黄教授期望在六个月内构建光子神经网络芯片的小型原型机，用以验证有关构想。同时，黄教授将设计一种新方法，制造拥有高达50GHz速度的光子神经元，并将高速集成光芯片和高速控制电芯片结合，以提高频宽和效率。
