研究人员打算使用当前可用的半导体制造技术更大规模地构建这种设备。这意味着该团队计划使用工业半导体代工厂来实现晶圆级技术，而不是在实验室中构建该设备的下一个版本。

科学家们假设，构建更大规模的设备将进一步提高性能，并允许研究团队完成手写生成之外的更复杂的任务，例如创建艺术品甚至视频。

Li总结说：“这个光学系统代表了一种计算机硬件架构，可以增强人工智能和机器学习中使用的人工神经网络的创造力，但更重要的是，它展示了该系统在大规模上的可行性，可以减轻甚至利用噪声和错误。

“人工智能应用增长如此之快，以至于未来它们的能源消耗将是不可持续的。这项技术有可能帮助降低能源消耗，使人工智能和机器学习在环境上可持续——而且速度非常快，实现更高的整体性能。