第二百零五章 仿生学和智能计算机﹙二﹚（2/3）
型计算机的速度。而另一方面，光学互连是高度并行的，光线在传播时可以任意互相交叉而不会发生串扰，光传播速度极快，其延时和色散可以忽略不计，加上光学元件的扇入和扇出系数都很高。因此光学互连具有明显的优势。
正因如此，许多科学家早已开始研究采用光学互连来解决vlsi的引线问题，以及芯片之间、插板之间的连接问题。此外。光学运算的高度并行性和快速实现大信息量线性运算的能力，如矩阵相乘，二维线性变换，二维卷积、积分等，也是用光学手段实现人工神经网络的有利条件。光学信息处理虽有高速度及大信息量并行处理和优点，但要满足模糊运算和随机处理的要求还是远远不够的。光学信息处理性能的改进，要求在传统的线性光学处理系统中引入非线性，而这些问题的解决与神经网络的光学实现恰好不谋而合。光学信息处理中的许多课题，如光计算、图像变换、相关滤波、特征提取、边缘增强、联想存储、噪声消除等。都可以用神经网络的方法来完成。
﹙二﹚生物计算机
生物计算机又称仿生计算机，它的主要原材料是生物工程技术产生的蛋白质分子。并以此作为生物芯片，是以生物芯片取代在半导体硅片上集成数以万计的晶体管制成的计算机。生物计算机芯片本身还具有并行处理的功能。其运算速度要比当今最新一代的计算机快10万倍，能量消耗仅相当于普通计算机的十亿分之一，存储信息的空间仅占百亿亿分之一。
1﹑分类介绍
﹙1﹚生物分子或超分子芯片
立足于传统计算机模式，从寻找高效、体微的电子信息载体及信息传递体入手，目前已对生物体内的小分子、大分子、超分子生物芯片的结构与功能做了大量的研究与开发。“生物化学电路”即属于此。
﹙2﹚自动机模型
以自动理论为基础，致力与寻找新的计算机模式，特别是特殊用途的非数值计算机模式。目前研究的热点集中在基本生物现象的类比，如神经网络、免疫网络、细胞自动机等。不同自动机的区别主要是网络内部连接的差异，其基本特征是集体计算，又称集体主义，在非数值计算、模拟、识别方面有极大的潜力。
﹙3﹚仿生算法
以生物智能为基础，用仿生的观念致力于寻找新的算法模式，虽然类似于自动机思想，但立足点在算法上，不追求硬件上的变化。
﹙4﹚生物化学反应算法
立足于可控的生物化学反应或反应系
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