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神經(jīng)形態(tài)的光電子技術(shù)

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發(fā)表于 2024-8-30 08:00:00 | 只看該作者 |只看大圖 回帖獎(jiǎng)勵(lì) |倒序?yàn)g覽 |閱讀模式
引言
8 M3 `$ g% ~3 E2 H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]。
% r1 D) |. o! k  ~! V( W % ~( \5 V( w7 \4 M3 T7 F
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。
0 z% o: G* Z! W8 E/ p: {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. Y0 H& p$ b+ h( t/ I/ a7 A  y
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:
5 g+ o5 {9 C1 q( n+ q5 w
/ w; @2 E& U; F3 X  n: P圖1
2 C1 v/ M6 a; l" \. N6 i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)單的類神經(jīng)元元素中進(jìn)行。
( O& i: x0 c0 h, x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
) Y3 _1 n' T% n$ E: _- W3 o/ Q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:
2 F' L& m' `4 I0 s$ V" U
$ F& T8 B3 ]; v  l* R/ s% c& K圖2- Y; T# e, N. K5 ~& ~# i8 X. T
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)
+ K8 I6 S, n) p7 Z( H, z(b) 1對(duì)N分配階段  
7 z$ G: n6 I5 L* j# T; k(c) 偏置分支- S% k: R: g: L
(d) N對(duì)1合并階段
  h+ n$ J4 a) {: G% Z! Y2 h! T(e) 具有開(kāi)關(guān)和調(diào)制器的單個(gè)軸突
3 V: G+ A, [3 [2 M; F(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
- i/ P6 R0 i: Q5 p$ T/ o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。5 `/ ^( X& @7 O- F% \% o: D
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)
% b5 u' c6 r! q% U; a  r$ i! v' }' A1 Y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。
- F9 E3 x) Q& D* q) }; i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)駕駛車輛
5 `' @- E( j5 \/ G9 p3 ]% @9 s8 N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:
" i- k: Z/ @# T0 M2 L   ^, l- {+ ?8 j4 w: A9 U6 A
圖3
7 O' j9 G- v0 H3 P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。' ^/ e: }2 @! E& B
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) {, x( U& l- T# z2 O# e2 m
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):
( }3 a  V. D0 Z$ p$ z2 I- y
  t9 `; Q; e7 \9 ^1 ]3 u圖42 I7 i) i# r1 x  [& n
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)。
: J. [5 c" L9 Z) q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)0 N2 N( v, E7 M9 w7 x, I$ z. v  U6 `
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。
* Y/ p4 E( O8 ?$ O, B9 i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。
) s3 d% G4 D  \! }5 o& ~2 d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。
0 C7 }8 X. R4 F8 S/ ~2 A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。" O2 t  [1 _" _& Z* l
參考文獻(xiàn)[1]"Neuromorphic Photonics Circuits: Contemporary Review," Nanomaterials, vol. 13, no. 24, p. 3139, Dec. 2023, doi: 10.3390/nano13243139.6 k  t: ^0 m) o4 K4 t$ l, a/ b

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