Кремниевый чип реализует нейронную сеть на основе света для более быстрой и энергоэффективной обработки сигналов

• Исследователи создали кремниевый чип, который точно распределяет световой сигнал, демонстрируя новую конструкцию нейронной сети. 
• Свет устраняет помехи, вызванные электрическим зарядом, и может перемещаться быстрее и дальше. 

Разработка энергоэффективных и очень компактных межсоединений была ключевой целью исследований в области интегрированной фотоники. Они имеют широкий спектр применений, включая эффективные телекоммуникации и межкристальную связь с высокой пропускной способностью в устройствах CMOS.

Многие ученые по всему миру работают над схемами искусственных нейронных сетей, имитирующими человеческий мозг. Однако традиционная электрическая проводка полупроводниковых схем не способна справиться с очень сложной маршрутизацией, необходимой для продвинутых нейронных сетей.

Недавно ученые из Национального института стандартов и технологий разработали кремниевый чип, который точно рассеивает оптические сигналы по крошечной сетке, напоминающей мозг, демонстрируя новую конструкцию нейронной сети.

Искусственные нейронные сети продемонстрировали исключительные возможности в обучении и моделировании сложных нелинейных задач, включая обработку изображений, распознавание символов и прогнозирование данных. Теперь исследовательская группа использовала световые сигналы (а не электрические сигналы) для реализации этих нейронных сетей.

Преимущества использования света перед электрическими сигналами

Основная причина использования света вместо электрических сигналов заключается в том, что свет устраняет помехи, вызванные электрическим зарядом, и, таким образом, позволяет обеспечить более длительную связь с более высокой скоростью и меньшей мощностью.

Это может повысить производительность анализа научных данных. Сюда входят исследования в области квантовой науки о данных, поиск экзопланет и разработка автономных систем управления транспортными средствами.

Традиционный компьютер обрабатывает данные с помощью закодированных правил или алгоритмов, в то время как нейронная сеть зависит от множества связей между блоками обработки, называемыми нейронами. Несколько слоев нейронов можно научить выполнять некоторые конкретные задачи. Обычно нейроморфная машина содержит большую и сложную структуру нейронных сетей.

Как они создали оптический чип?

Новый кремниевый чип использует световые сигналы путем укладки (вертикально) двух слоев фотонных волноводов. Это ограничивает свет более узкими линиями для направления световых сигналов. Точнее, штабелирование волноводов обеспечивает плотную интеграцию с пересечением волноводов с низким уровнем перекрестных помех и низкими потерями.

Ссылка:APL Photonics | дои:10.1063/1.5039641 | НИСТ

3D-проектирование позволяет создавать сложные схемы маршрутизации и может быть интегрировано с дополнительными слоями для выполнения более сложных задач.

В этой работе они представили сложенные волноводы, которые создают трехмерную сетку с 10 входами, каждый из которых соединен с 10 выходами. По сути, это маршрутизация между двумя уровнями нейронной сети прямого распространения с общим числом 100 приемников.

Фотонный коллектор маршрутизации | Авторы и права: Чили / NIST

Они использовали нитрид кремния для создания этих волноводов (каждый толщиной 400 нанометров и шириной 800 нанометров) и изготовили их на кремниевой пластине. Они также разработали специальную программу для автоматической маршрутизации сигналов с соответствующим (настраиваемым) уровнем связи между нейронами.

Затем они использовали оптическое волокно, чтобы направить лазерный свет на кремниевый чип. Цель заключалась в том, чтобы направить каждый вход на все выходы, следуя схеме распределения мощности или интенсивности света. Различные уровни мощности демонстрируют разную степень связности и структуры внутри схемы.

Исследователи показали две схемы управления интенсивностью вывода –

1. Равномерность:все выходы получают одинаковую мощность.
2. Распределение по колоколообразной кривой:большая часть мощности передается средним нейронам.

Читайте:Новая форма света, которая сделает возможными квантовые вычисления с помощью фотонов

Чтобы точно проанализировать результаты, они создали изображения сигналов, исходящих из последнего слоя. Выходной сигнал имел низкий уровень ошибок и точное распределение мощности. Было обнаружено, что при длине волны 1320 нанометров равномерное распределение и распределение колоколообразной кривой имеют средние ошибки выходной мощности 0,7 и 0,9 дБ.



Моделирование воды в реальном времени обеспечивает непревзойденную детализацию Высокоточный лидар фиксирует 3D-структуры плавления в интенсивном пламени