研究团队展示了一种用于人工智能和机器学习的光学计算系统，该系统不仅可以减轻这种噪音，而且实际上利用其中一些作为输入来帮助增强系统内人工神经网络的创造性输出。
“我们已经建造了一台比传统数字计算机更快的光学计算机，”第一作者，威斯康星大学电气和计算机工程博士生Changming Wu解释说。“而且，这种光学计算机可以根据大多数研究人员试图逃避的光学噪声产生的随机输入来创造新的东西。
光学计算噪声实际上来自杂散光粒子或光子，这些杂散光粒子或光子源自设备内激光的操作和背景热辐射。为了瞄准噪声，科学家们将他们的光学计算核心连接到一种特殊类型的机器学习网络，称为生成对抗网络（GAN）。
