神經(jīng)形態(tài)的光電子技術(shù)

逍遙設(shè)計(jì)自動(dòng)化

引言
神經(jīng)形態(tài)的光電子技術(shù)結(jié)合了神經(jīng)科學(xué)和光電子技術(shù)的原理，創(chuàng)造出強(qiáng)大的新型計(jì)算架構(gòu)。隨著傳統(tǒng)電子計(jì)算方法接近其基本限制，神經(jīng)形態(tài)光電子系統(tǒng)利用光的速度和能源效率來(lái)模擬類(lèi)腦信息處理。本文將介紹神經(jīng)形態(tài)光電子技術(shù)的關(guān)鍵概念，并探討這一尖端領(lǐng)域的最新發(fā)展[1]。

神經(jīng)形態(tài)計(jì)算的基礎(chǔ)神經(jīng)形態(tài)計(jì)算從生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和功能中獲得靈感。與傳統(tǒng)的馮·諾依曼計(jì)算機(jī)架構(gòu)（具有獨(dú)立的處理和存儲(chǔ)單元）不同，神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)將計(jì)算和存儲(chǔ)集成在人工神經(jīng)元和突觸中。允許大規(guī)模并行處理和提高能源效率。
5 o2 _% P- O! A) x神經(jīng)形態(tài)計(jì)算的一些關(guān)鍵特征包括：1.高度并行操作2.處理和存儲(chǔ)共存  3.固有可擴(kuò)展性4.事件驅(qū)動(dòng)計(jì)算5.隨機(jī)性
圖1說(shuō)明了馮·諾依曼架構(gòu)和神經(jīng)形態(tài)架構(gòu)之間的根本差異：
$ h' e6 K2 ^6 ~$ S1 _. J
) K: T' q4 B$ i( }# m圖1
如圖所示，神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)避免了馮·諾依曼架構(gòu)中存儲(chǔ)和處理的分離。相反，計(jì)算以分布式方式在許多簡(jiǎn)單的類(lèi)神經(jīng)元元素中進(jìn)行。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光電子實(shí)現(xiàn)雖然神經(jīng)形態(tài)原理可以通過(guò)電子方式實(shí)現(xiàn)，但光電子方法提供了幾個(gè)引人注目的優(yōu)勢(shì)：1.超高帶寬 2.低延遲3.能源效率4.通過(guò)波長(zhǎng)分復(fù)用實(shí)現(xiàn)并行性
/ c5 l1 f- g) B9 I5 R5 I1 Q! ^# s光電子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PNNs）利用光電子組件執(zhí)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算所需的關(guān)鍵操作。圖2說(shuō)明了光電子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中的常見(jiàn)元素：
" [" S" g# U+ m1 y' t3 w  x1 o
圖2
* l. a5 {& e  ~' L6 L) I7 s這個(gè)圖顯示了幾個(gè)關(guān)鍵組件：（a） 具有多個(gè)激光輸入的整體網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)
- W9 w6 ^( `! H$ p9 F! @（b） 1對(duì)N分配階段  
（c） 偏置分支
（d） N對(duì)1合并階段
; e; z( t+ P) E* O（e） 具有開(kāi)關(guān)和調(diào)制器的單個(gè)軸突
; d* ]* x1 V& y（f-h） 用于相移、信號(hào)混合和非線性激活的微環(huán)諧振器組件
+ t& @. G; d$ v- i5 q0 L- ^, d波長(zhǎng)分復(fù)用的使用允許多個(gè)信號(hào)在單個(gè)波導(dǎo)上并行處理�？烧{(diào)諧微環(huán)諧振器實(shí)現(xiàn)了神經(jīng)元之間連接的可重構(gòu)權(quán)重。
/ Y7 H# R. A! j, z2 ~. v1 u光電子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的激活函數(shù)非線性激活函數(shù)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵元素。高效實(shí)現(xiàn)光學(xué)非線性是光電子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的主要挑戰(zhàn)之一。光學(xué)激活函數(shù)的方法包括：1.非線性光學(xué)效應(yīng)（例如克爾效應(yīng)）2.光學(xué)雙穩(wěn)性  3.全光開(kāi)關(guān)4.馬赫-曾德?tīng)柛缮鎯x5.非線性晶體6.諧振器（例如環(huán)形諧振器）
激活函數(shù)的選擇影響整體網(wǎng)絡(luò)性能和能源效率。正在進(jìn)行的研究旨在開(kāi)發(fā)既光學(xué)高效又計(jì)算能力強(qiáng)的激活方案。
神經(jīng)形態(tài)光電子技術(shù)的應(yīng)用神經(jīng)形態(tài)光電子系統(tǒng)的獨(dú)特功能使其非常適合各種應(yīng)用：1.高速數(shù)據(jù)處理2.計(jì)算機(jī)視覺(jué)和圖像識(shí)別  3.光通信4.科學(xué)計(jì)算5.自動(dòng)駕駛車(chē)輛
特別有前途的應(yīng)用是神經(jīng)形態(tài)成像。圖3顯示了基于事件的神經(jīng)形態(tài)視覺(jué)的示例：
4 v% u2 W' a/ j$ l4 Y
" m$ K# M- n: {3 g0 j圖3
這個(gè)圖說(shuō)明了神經(jīng)形態(tài)視覺(jué)傳感器如何通過(guò)只傳輸局部像素級(jí)變化來(lái)捕捉場(chǎng)景中的運(yùn)動(dòng)。這導(dǎo)致了具有極低延遲的稀疏、信息豐富的事件流。
當(dāng)前挑戰(zhàn)和未來(lái)展望神經(jīng)形態(tài)光電子技術(shù)顯示出巨大的潛力，但在廣泛采用之前仍然存在幾個(gè)挑戰(zhàn)：1.開(kāi)發(fā)一個(gè)完整的生態(tài)系統(tǒng)，整合光源、無(wú)源/有源組件和控制電子設(shè)備2.實(shí)現(xiàn)低功耗和非易失性光存儲(chǔ)3.創(chuàng)建完全可重構(gòu)的集成光電子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)4.彌合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和物理光電子實(shí)現(xiàn)之間的差距
  _0 Q& l$ s3 ~正在進(jìn)行的研究正在迅速解決這些挑戰(zhàn)。圖4說(shuō)明了光電子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與電子實(shí)現(xiàn)相比的潛在性能優(yōu)勢(shì)：

4 M( A. H  h/ I! l  h圖4
& f' U, Z; z. H' T" _4 ^6 k$ Z# {* S如圖所示，光電子方法有可能在計(jì)算密度和能源效率方面大大超過(guò)電子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
* F* L( b* ]( T2 T神經(jīng)形態(tài)光電子技術(shù)領(lǐng)域正在迅速發(fā)展，新的突破定期發(fā)生。一些令人興奮的最新發(fā)展包括：1.用于圖像分類(lèi)的片上光電子深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2.用于機(jī)器學(xué)習(xí)的可編程光電子張量核心3.具有創(chuàng)紀(jì)錄計(jì)算速度的神經(jīng)形態(tài)光電子處理器4.相變材料的集成用于非易失性光存儲(chǔ)
隨著研究的進(jìn)展，可以預(yù)期神經(jīng)形態(tài)光電子系統(tǒng)將在下一代計(jì)算硬件中發(fā)揮越來(lái)越重要的作用。腦啟發(fā)架構(gòu)與光電子技術(shù)的速度和效率的獨(dú)特組合為人工智能、科學(xué)計(jì)算等領(lǐng)域開(kāi)辟了新的機(jī)遇。
8 J1 v! c7 H5 W結(jié)論神經(jīng)形態(tài)光電子技術(shù)代表了計(jì)算領(lǐng)域的新前沿，有可能克服傳統(tǒng)電子架構(gòu)的基本限制。通過(guò)結(jié)合神經(jīng)科學(xué)和光電子技術(shù)的原理，這些系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)前所未有的速度、能源效率和計(jì)算密度。
挑戰(zhàn)依然存在，但在開(kāi)發(fā)大規(guī)模神經(jīng)形態(tài)光電子系統(tǒng)的關(guān)鍵構(gòu)建塊方面正在取得快速進(jìn)展。隨著該領(lǐng)域的進(jìn)步，我們可以預(yù)期這些技術(shù)將在人工智能、高性能計(jì)算和自主系統(tǒng)等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)新的能力。
神經(jīng)形態(tài)光電子技術(shù)中神經(jīng)科學(xué)、光電子技術(shù)和計(jì)算機(jī)科學(xué)的融合說(shuō)明了跨學(xué)科方法在解決復(fù)雜技術(shù)挑戰(zhàn)方面的力量。通過(guò)從生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中汲取靈感并利用光的獨(dú)特特性，研究人員正在計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域開(kāi)辟令人興奮的新前沿。
# @5 p( ~* V5 a, b參考文獻(xiàn)[1]"Neuromorphic Photonics Circuits: Contemporary Review," Nanomaterials, vol. 13, no. 24, p. 3139, Dec. 2023, doi: 10.3390/nano13243139.

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