डीप न्यूरल नेटवर्क मॉडल जो आज के सबसे अधिक मांग वाले मशीन-लर्निंग अनुप्रयोगों को शक्ति प्रदान करते हैं, इतने बड़े और जटिल हो गए हैं
कि वे पारंपरिक इलेक्ट्रॉनिक कंप्यूटिंग हार्डवेयर की सीमाओं को आगे बढ़ा रहे हैं। फोटोनिक हार्डवेयर, जो प्रकाश के साथ मशीन-लर्निंग की गणना कर सकता है, एक तेज़ और अधिक ऊर्जा-कुशल विकल्प प्रदान करता है।
हालाँकि, कुछ प्रकार के न्यूरल नेटवर्क संगणनाएँ हैं जो एक फोटोनिक उपकरण नहीं कर सकता है, जिसके लिए ऑफ-चिप सिलिकॉन इलेक्ट्रॉनिक्स या
अन्य तकनीकों के उपयोग की आवश्यकता होती है जो गति और दक्षता में बाधा डालते हैं। एक दशक के अनुसंधान के आधार पर, एमआईटी और अन्य जगहों के वैज्ञानिकों ने एक नई फोटोनिक चिप विकसित की है जो
इन बाधाओं को दूर करती है। उन्होंने एक पूरी तरह से एकीकृत फोटोनिक प्रोसेसर का प्रदर्शन किया जो चिप पर वैकल्पिक रूप से एक
डीप न्यूरल तंत्रिका नेटवर्क की सभी प्रमुख गणनाएं कर सकता है।