國內外研究者在開發光計算機上的主流研究思路就是通過借鑒電子計算機中已經成熟的結構，利用光學邏輯元件取代電子邏輯元件來構建光子計算機。
通過光纖傳導結合光子芯片運算，減小光電轉換過程帶來的時間消耗和能量消耗；還可以對光波長、頻率、振幅、相位、偏振態等多維度加載信息，用以表示更多的數據特征，從而進行比二進制更復雜的運算，比如多值運算。多值運算通常可以采用多進制相移鍵控調制格式作為運算信號，一方面具有較大的容量，一方面能夠避免幅度相關的處理，積累幅度噪聲；此外，光運算需要用到非線性混頻效應，能夠保留信號的相位信息，并且支持超快的工作速率；并且相對于電學邏輯，沒有開關時間的累積，整個計算過程就在光的傳輸過程中完成。這種研究思路充分利用了光的并行性、超高速、低功耗特性，在未來光子計算機研究領域仍具競爭力。
基于該思路的光計算機發展有賴于光子集成技術的發展，包括單片集成和混合集成技術，涉及到光源、線性以及非線性器件，從而保證外界干擾帶來的噪聲等影響達到最小。
人工智能是近年來非常火熱的話題，其核心就是機器學習，神經網絡是實現機器學習的算法之一。得益于日益成熟的集成光子技術，光運算與光學神經網絡相結合的研究進展較快，目前已經在語音識別等領域取得了初步的成果。
因此，借鑒人工智能中的光學神經網絡結構，以全新的并行處理為基礎結構構建光子計算機將會是有潛力的研究方向。區別于傳統的馮·諾依曼結構是為順序串行處理設計的，基于光學神經網絡結構的光子計算機研究將充分利用光的并行傳輸特性，很有潛力實現性能遠遠超越電子計算機的新型光子計算機。
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