今天給大家介紹一個令人瞠目結舌的黑科技——用揚聲器識別手寫數字！這可不是胡說八道，而是實打實登上了《Nature》雜志的研究成果。

用揚聲器搭建神經網絡讓我們看看康奈爾大學的物理學家們的騷操作。他們整了個花活，居然腦洞大開地用揚聲器、電子元器件和激光器，分別搭建了聲學、電學和光學版的物理神經網絡（PNN）。這些物理神經網絡與傳統的軟件神經網絡不同，它們依賴于真實的物理系統進行計算。是不是覺得有點不可思議？但事實就是這么神奇。

用揚聲器識別手寫數字現在讓我們來詳細看看這個聲學版的神經網絡是怎么工作的。物理學家們把揚聲器的振膜拆掉，換成了一塊方形的鈦金屬板，并將其與揚聲器的動圈連接。通過計算機發送控制信號，使金屬板振動，產生輸入信號，進而形成一個反饋閉環系統。

簡單來說，這個系統的工作原理如下：

輸入信號：計算機發送控制信號，驅動金屬板振動，產生聲波輸入信號。物理變換：聲波信號通過金屬板和揚聲器的物理特性進行變換，相當于傳統神經網絡中的激活函數。輸出信號：經過物理變換后的信號通過麥克風記錄，并轉換為電信號，傳回計算機進行處理。       

整個過程形成了一個物理上的“神經網絡”，可以通過調節揚聲器和金屬板的物理參數，來訓練這個系統進行手寫數字識別。

物理感知訓練（PAT）算法

 具體來說，PAT算法的步驟如下：正向傳播：將訓練數據輸入物理系統，并記錄輸出。

誤差計算：將物理系統的輸出與期望輸出進行比較，計算誤差。反向傳播：利用計算機模型，計算誤差相對于物理系統參數的梯度。參數更新：根據計算出的梯度，調整物理系統的參數，以減小誤差。

具體來說，PAT算法的步驟如下：

正向傳播：將訓練數據輸入物理系統，并記錄輸出。

誤差計算：將物理系統的輸出與期望輸出進行比較，計算誤差。

反向傳播：利用計算機模型，計算誤差相對于物理系統參數的梯度。

參數更新：根據計算出的梯度，調整物理系統的參數，以減小誤差。

這種方法不僅提高了訓練效率，還能自動處理物理系統中的噪聲和不完美之處。

電學和光學版神經網絡除了聲學版，物理學家們還開發了電學版和光學版神經網絡。電學版使用了電阻、電容、電感和三極管等基本電子元器件，簡單的電路能夠以93%的準確率進行圖像分類。光學版則利用了近紅外激光，通過倍頻晶體轉化為藍光，實現了97%的最高準確率。這些物理神經網絡展示了在不同物理系統中實現深度學習的可能性和優勢。

未來展望PNN的優勢在于一旦訓練完成，它們在推理階段無需計算機介入，功耗極低，速度飛快。未來，這些PNN不僅可以應用于機器學習，還能用于機器人、智能傳感器、材料科學等領域。

簡直就是給我們打開了新世界的大門。

看完這些，是不是覺得揚聲器瞬間高大上了許多？

下次看到揚聲器，你會不會想起它居然還能識別手寫數字？