ਸੁਪਰਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਐਡਵਾਂਸਮੈਂਟਸ: ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਆਪਟੀਕਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ

ਪਿਛਲੇ ਕੁਝ ਦਹਾਕਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਾਣਿਆ-ਪਛਾਣਿਆ ਅਤੇ ਸਹੀ ਰੁਝਾਨ, ਮੂਰਜ਼ ਲਾਅ, ਜਿਸਦੀ 1965 ਵਿੱਚ IBM ਦੇ ਗੋਰਡਨ ਮੂਰ ਦੁਆਰਾ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਹੁਣ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਇੱਕ ਅਯੋਗ ਮਾਪ ਬਣ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਮੂਰਜ਼ ਲਾਅ ਨੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕੀਤੀ ਹੈ ਕਿ ਲਗਭਗ ਹਰ ਦੋ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਸਰਕਟ ਵਿੱਚ ਟਰਾਂਜ਼ਿਸਟਰਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦੁੱਗਣੀ ਹੋ ਜਾਵੇਗੀ, ਕਿ ਸਪੇਸ ਦੀ ਸਮਾਨ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਟਰਾਂਜ਼ਿਸਟਰ ਹੋਣਗੇ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਗਣਨਾ ਵਧੇਗੀ ਅਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਪਿਊਟਰ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਹੋਵੇਗਾ। ਅਪ੍ਰੈਲ 2005 ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਇੰਟਰਵਿਊ ਵਿੱਚ, ਗੋਰਡਨ ਮੂਰ ਨੇ ਖੁਦ ਕਿਹਾ ਸੀ ਕਿ ਉਸਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਹੁਣ ਟਿਕਾਊ ਨਹੀਂ ਰਹੇਗਾ: "ਆਕਾਰ [ਟ੍ਰਾਂਜ਼ਿਸਟਰਾਂ ਦੇ] ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਤੁਸੀਂ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਅਸੀਂ ਪਰਮਾਣੂਆਂ ਦੇ ਆਕਾਰ ਦੇ ਨੇੜੇ ਆ ਰਹੇ ਹਾਂ ਜੋ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਰੁਕਾਵਟ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਇਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਦੋ ਜਾਂ ਤਿੰਨ ਪੀੜ੍ਹੀਆਂ ਹੋਣਗੀਆਂ - ਪਰ ਇਹ ਓਨਾ ਹੀ ਦੂਰ ਹੈ ਜਿੰਨਾ ਅਸੀਂ ਕਦੇ ਦੇਖਿਆ ਹੈ. ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸੀਮਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ 10 ਤੋਂ 20 ਸਾਲ ਹੋਰ ਹਨ।   

ਹਾਲਾਂਕਿ ਮੂਰ ਦਾ ਕਾਨੂੰਨ ਕੁਝ ਡੈੱਡ-ਐਂਡ ਨੂੰ ਹਿੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਬਰਬਾਦ ਹੈ, ਪਰ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦੇ ਹੋਰ ਸੂਚਕ ਲਾਗੂ ਹੋਣ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਨ। ਸਾਡੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਜੀਵਨ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਨਾਲ, ਅਸੀਂ ਸਾਰੇ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਦੇ ਛੋਟੇ ਅਤੇ ਛੋਟੇ ਹੋਣ ਦੇ ਰੁਝਾਨ ਨੂੰ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਪਰ ਇਹ ਵੀ ਕਿ ਡਿਵਾਈਸ ਦੀਆਂ ਬੈਟਰੀਆਂ ਲੰਬੇ ਅਤੇ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੱਕ ਚੱਲ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਬੈਟਰੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਬਾਅਦ ਦੇ ਰੁਝਾਨ ਨੂੰ ਕੂਮੀ ਦਾ ਕਾਨੂੰਨ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਨਾਮ ਸਟੈਨਫੋਰਡ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਜੋਨਾਥਨ ਕੂਮੀ ਦੇ ਨਾਮ 'ਤੇ ਰੱਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਕੂਮੀ ਦਾ ਕਾਨੂੰਨ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ "... ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਲੋਡ 'ਤੇ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦੀ ਬੈਟਰੀ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਹਰ ਡੇਢ ਸਾਲ ਵਿੱਚ ਦੋ ਗੁਣਾ ਘਟੇਗੀ।" ਇਸ ਲਈ, ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਦੀ ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਬਿਜਲੀ ਦੀ ਖਪਤ ਜਾਂ ਊਰਜਾ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਹਰ 18 ਮਹੀਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਦੁੱਗਣੀ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਇਹ ਸਾਰੇ ਰੁਝਾਨ ਅਤੇ ਬਦਲਾਅ ਕਿਸ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦਾ ਭਵਿੱਖ ਹੈ।

ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦਾ ਭਵਿੱਖ

ਅਸੀਂ ਇਤਿਹਾਸ ਦੇ ਅਜਿਹੇ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਆ ਗਏ ਹਾਂ ਜਿੱਥੇ ਸਾਨੂੰ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ ਪੈ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਕਈ ਦਹਾਕੇ ਪਹਿਲਾਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕੀਤੇ ਗਏ ਰੁਝਾਨ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨ ਹੁਣ ਲਾਗੂ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਨਾਲ ਹੀ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਨੈਨੋ ਅਤੇ ਕੁਆਂਟਮ ਸਕੇਲਾਂ ਵੱਲ ਧੱਕਦੀ ਹੈ, ਉੱਥੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਭੌਤਿਕ ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਆਉਣੀਆਂ ਹਨ। ਸ਼ਾਇਦ ਸੁਪਰਕੰਪਿਊਟਿੰਗ, ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕੋਸ਼ਿਸ਼, ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਗਣਨਾ ਲਈ ਕੁਆਂਟਮ ਉਲਝਣ ਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਵਰਤਣ ਦੀ ਸਪੱਸ਼ਟ ਚੁਣੌਤੀ ਹੈ, ਯਾਨੀ, ਕੁਆਂਟਮ ਡੀਕੋਹਰੈਂਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਗਣਨਾ ਕਰਨਾ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ ਪਿਛਲੇ ਕੁਝ ਦਹਾਕਿਆਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਤਰੱਕੀ ਹੋਈ ਹੈ। ਕੋਈ ਵੀ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਰਵਾਇਤੀ ਜੌਨ ਵਾਨ ਨਿਊਮੈਨ ਕੰਪਿਊਟਰ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੇ ਮਾਡਲ ਲੱਭ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪਰ (ਸੁਪਰ) ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਮਸ਼ਹੂਰ ਖੇਤਰ ਹੈ, ਜਿਸਨੂੰ ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਰਵਾਇਤੀ ਵੌਨ ਨਿਊਮਨ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। 

ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕੈਲਟੇਕ ਦੇ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਕਾਰਵਰ ਮੀਡ ਦੁਆਰਾ 1990 ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਸੈਮੀਨਲ ਪੇਪਰ ਵਿੱਚ ਵਾਪਸ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ। ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤ ਕਿਰਿਆ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤਕ ਜੀਵ-ਵਿਗਿਆਨਕ ਸਿਧਾਂਤਾਂ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗਣਨਾ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖੀ ਦਿਮਾਗ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਵਿਚਾਰ। ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਥਿਊਰੀ ਬਨਾਮ ਕਲਾਸੀਕਲ ਵੌਨ ਨਿਊਮੈਨ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਥਿਊਰੀ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਡੌਨ ਮੋਨਰੋ ਦੁਆਰਾ ਇੱਕ ਲੇਖ ਵਿੱਚ ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਸੀ। ਕੰਪਿ Associationਟਿੰਗ ਮਸ਼ੀਨਰੀ ਲਈ ਐਸੋਸੀਏਸ਼ਨ ਰਸਾਲਾ. ਬਿਆਨ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੈ: “ਰਵਾਇਤੀ ਵੌਨ ਨਿਊਮੈਨ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਤਰਕ ਕੋਰ (ਜਾਂ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਵਿੱਚ ਕਈ) ਮੈਮੋਰੀ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਕ੍ਰਮਵਾਰ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸਦੇ ਉਲਟ, 'ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ' ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਮੁੱਢਲੇ 'ਨਿਊਰੋਨਸ' ਦੀ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਗਣਨਾ ਅਤੇ ਮੈਮੋਰੀ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਵੰਡਦੀ ਹੈ, ਹਰੇਕ 'ਸਿਨੈਪਸ' ਰਾਹੀਂ ਸੈਂਕੜੇ ਜਾਂ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਹੋਰ ਨਿਊਰੋਨਸ ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।  

ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦੀਆਂ ਹੋਰ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਨੁਕਸ ਅਸਹਿਣਸ਼ੀਲਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਮਨੁੱਖੀ ਦਿਮਾਗ ਦੀ ਨਿਊਰੋਨਸ ਨੂੰ ਗੁਆਉਣ ਅਤੇ ਫਿਰ ਵੀ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦਾ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ। ਸਮਾਨ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਰਵਾਇਤੀ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਟਰਾਂਜ਼ਿਸਟਰ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਸਹੀ ਕੰਮਕਾਜ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਕਲਪਿਤ ਅਤੇ ਉਦੇਸ਼ ਲਾਭ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦੀ ਕੋਈ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਆਖਰੀ ਉਦੇਸ਼ ਮਨੁੱਖੀ ਦਿਮਾਗ ਦੀ ਸਿੱਖਣ, ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਅਤੇ ਸਿਗਨਲਾਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਮਾਡਲਿੰਗ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਉਮੀਦਵਾਰ ਹੈ। 

ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਸੁਪਰਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦੀਆਂ ਤਰੱਕੀਆਂ

ਇਸ ਲੇਖ ਦਾ ਬਾਕੀ ਹਿੱਸਾ ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਸੁਪਰਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦੀਆਂ ਤਰੱਕੀਆਂ ਬਾਰੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੇਗਾ। ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਅਲੈਗਜ਼ੈਂਡਰ ਟੈਟ ਐਟ ਤੋਂ ਆਰਕਸੀਵ 'ਤੇ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਖੋਜ. al. ਪ੍ਰਿੰਸਟਨ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਤੋਂ ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਸਿਲੀਕਾਨ-ਅਧਾਰਿਤ ਫੋਟੋਨਿਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਮਾਡਲ ਲਗਭਗ 2000-ਗੁਣਾ ਦੁਆਰਾ ਇੱਕ ਰਵਾਇਤੀ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਪਛਾੜਦਾ ਹੈ। ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦਾ ਇਹ ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਫੋਟੋਨਿਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਅਲਟਰਾਫਾਸਟ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। 

ਟੈਟ ਐਟ. al. ਕਾਗਜ਼ ਦਾ ਹੱਕਦਾਰ ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਸਿਲੀਕਾਨ ਫੋਟੋਨਿਕਸ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਲਈ ਇਲੈਕਟ੍ਰੋਮੈਗਨੈਟਿਕ ਰੇਡੀਏਸ਼ਨ ਦੇ ਫੋਟੋਨਿਕ ਲਾਈਟ ਫਾਰਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਚੰਗੇ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪੇਪਰ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਮੁੱਖ ਨੁਕਤੇ ਇਹ ਹਨ ਕਿ ਰੋਸ਼ਨੀ ਦੀ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੂਚਨਾ ਪ੍ਰਸਾਰਣ ਲਈ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ ਪਰ ਸੂਚਨਾ ਪਰਿਵਰਤਨ ਲਈ ਨਹੀਂ, ਅਰਥਾਤ ਡਿਜੀਟਲ ਆਪਟੀਕਲ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਲਈ। ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਲਈ, ਡਿਜੀਟਲ ਆਪਟੀਕਲ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਲਈ ਬੁਨਿਆਦੀ ਭੌਤਿਕ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਹਨ। ਪੇਪਰ ਫਿਰ ਇੱਕ ਪੁਰਾਣੇ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਫੋਟੋਨਿਕ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਟੈਟ ਏਟ ਦੇ ਵੇਰਵਿਆਂ ਵਿੱਚ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। al. ਟੀਮ 2014 ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ, ਹੱਕਦਾਰ ਪ੍ਰਸਾਰਣ ਅਤੇ ਭਾਰ: ਸਕੇਲੇਬਲ ਫੋਟੋਨਿਕ ਸਪਾਈਕ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ ਇੱਕ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਨੈਟਵਰਕ. ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਨਵਾਂ ਪੇਪਰ ਇੱਕ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਫੋਟੋਨਿਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੇ ਪਹਿਲੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। 

"ਪ੍ਰਸਾਰਣ ਅਤੇ ਭਾਰ" ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਵਿੱਚ, "ਨੋਡਾਂ" ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਲੱਖਣ "ਵੇਵਲੈਂਥ ਕੈਰੀਅਰ" ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ "ਵੇਵਲੈਂਥ ਡਿਵੀਜ਼ਨ ਮਲਟੀਪਲੈਕਸਡ (ਡਬਲਯੂਡੀਐਮ)" ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਫਿਰ ਹੋਰ "ਨੋਡਾਂ" ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਸਾਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਵਿੱਚ "ਨੋਡਸ" ਮਨੁੱਖੀ ਦਿਮਾਗ ਵਿੱਚ ਨਿਊਰੋਨ ਵਿਵਹਾਰ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਲਈ ਹਨ। ਫਿਰ "ਡਬਲਯੂਡੀਐਮ" ਸਿਗਨਲਾਂ ਨੂੰ "ਮਾਈਕ੍ਰੋਰਿੰਗ (ਐਮਆਰਆਰ) ਵੇਟ ਬੈਂਕਸ" ਨਾਮਕ ਨਿਰੰਤਰ-ਮੁੱਲ ਵਾਲੇ ਫਿਲਟਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸੰਸਾਧਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਫਿਰ ਇੱਕ ਮਾਪਿਆ ਕੁੱਲ ਪਾਵਰ ਖੋਜ ਮੁੱਲ ਵਿੱਚ ਇਲੈਕਟ੍ਰਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਖੇਪ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਆਖਰੀ ਇਲੈਕਟ੍ਰੋ-ਆਪਟਿਕ ਪਰਿਵਰਤਨ/ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨ ਦੀ ਗੈਰ-ਲੀਨੀਅਰੀ ਬਿਲਕੁਲ ਸਹੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿਊਰੋਨ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਗੈਰ-ਲੀਨੀਅਰੀ ਹੈ, ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਦੇ ਅਧੀਨ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। 

ਪੇਪਰ ਵਿੱਚ, ਉਹ ਚਰਚਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇਹ ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਇਲੈਕਟ੍ਰੋ-ਆਪਟਿਕ ਪਰਿਵਰਤਨ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਗਣਿਤਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ "2-ਨੋਡ ਨਿਰੰਤਰ-ਸਮੇਂ ਦੇ ਆਵਰਤੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ" (CTRNN) ਮਾਡਲ ਦੇ ਸਮਾਨ ਹਨ। ਇਹ ਪਾਇਨੀਅਰਿੰਗ ਨਤੀਜੇ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ CTRNN ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਵਰਤੇ ਗਏ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਟੂਲ ਸਿਲੀਕਾਨ-ਅਧਾਰਿਤ ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਖੋਜ ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਸਿਲੀਕਾਨ ਫੋਟੋਨਿਕਸ ਲਈ CTRNN ਵਿਧੀ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਰਾਹ ਖੋਲ੍ਹਦੀ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਪੇਪਰ ਵਿੱਚ, ਉਹ ਉਹਨਾਂ ਦੇ "ਪ੍ਰਸਾਰਣ ਅਤੇ ਭਾਰ" ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਵਿੱਚ ਅਜਿਹਾ ਮਾਡਲ ਅਨੁਕੂਲਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਨਤੀਜੇ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੇ 49-ਨੋਡ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ 'ਤੇ ਸਿਮੂਲੇਟਡ CTRNN ਮਾਡਲ ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੂੰ ਕਲਾਸੀਕਲ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ 3 ਆਰਡਰ ਦੀ ਤੀਬਰਤਾ ਨਾਲ ਪਛਾੜਦਾ ਹੈ।