神經(jīng)形態(tài)的光電子技術(shù)

逍遙設(shè)計自動化 · 發(fā)表于 2024-8-30 08:00:00

引言
神經(jīng)形態(tài)的光電子技術(shù)結(jié)合了神經(jīng)科學和光電子技術(shù)的原理，創(chuàng)造出強大的新型計算架構(gòu)。隨著傳統(tǒng)電子計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]。

神經(jīng)形態(tài)計算的基礎(chǔ)神經(jīng)形態(tài)計算從生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和功能中獲得靈感。與傳統(tǒng)的馮·諾依曼計算機架構(gòu)（具有獨立的處理和存儲單元）不同，神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)將計算和存儲集成在人工神經(jīng)元和突觸中。允許大規(guī)模并行處理和提高能源效率。
神經(jīng)形態(tài)計算的一些關(guān)鍵特征包括：1.高度并行操作2.處理和存儲共存 3.固有可擴展性4.事件驅(qū)動計算5.隨機性
圖1說明了馮·諾依曼架構(gòu)和神經(jīng)形態(tài)架構(gòu)之間的根本差異：

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)中存儲和處理的分離。相反，計算以分布式方式在許多簡單的類神經(jīng)元元素中進行。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光電子實現(xiàn)雖然神經(jīng)形態(tài)原理可以通過電子方式實現(xiàn)，但光電子方法提供了幾個引人注目的優(yōu)勢：1.超高帶寬 2.低延遲3.能源效率4.通過波長分復用實現(xiàn)并行性
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)計算所需的關(guān)鍵操作。圖2說明了光電子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中的常見元素：

圖2
這個圖顯示了幾個關(guān)鍵組件：（a）具有多個激光輸入的整體網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)
（b） 1對N分配階段
（c）偏置分支
（d） N對1合并階段
（e）具有開關(guān)和調(diào)制器的單個軸突
（f-h）用于相移、信號混合和非線性激活的微環(huán)諧振器組件
波長分復用的使用允許多個信號在單個波導上并行處理�？烧{(diào)諧微環(huán)諧振器實現(xiàn)了神經(jīng)元之間連接的可重構(gòu)權(quán)重。
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。高效實現(xiàn)光學非線性是光電子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的主要挑戰(zhàn)之一。光學激活函數(shù)的方法包括：1.非線性光學效應(yīng)（例如克爾效應(yīng)）2.光學雙穩(wěn)性  3.全光開關(guān)4.馬赫-曾德爾干涉儀5.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。正在進行的研究旨在開發(fā)既光學高效又計算能力強的激活方案。
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.計算機視覺和圖像識別  3.光通信4.科學計算5.自動駕駛車輛
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)視覺的示例：

圖3
這個圖說明了神經(jīng)形態(tài)視覺傳感器如何通過只傳輸局部像素級變化來捕捉場景中的運動。這導致了具有極低延遲的稀疏、信息豐富的事件流。
當前挑戰(zhàn)和未來展望神經(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挑戰(zhàn)：1.開發(fā)一個完整的生態(tài)系統(tǒng)，整合光源、無源/有源組件和控制電子設(shè)備2.實現(xiàn)低功耗和非易失性光存儲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現(xiàn)之間的差距
正在進行的研究正在迅速解決這些挑戰(zhàn)。圖4說明了光電子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與電子實現(xiàn)相比的潛在性能優(yōu)勢：

圖4
如圖所示，光電子方法有可能在計算密度和能源效率方面大大超過電子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
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.用于機器學習的可編程光電子張量核心3.具有創(chuàng)紀錄計算速度的神經(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
隨著研究的進展，可以預期神經(jīng)形態(tài)光電子系統(tǒng)將在下一代計算硬件中發(fā)揮越來越重要的作用。腦啟發(fā)架構(gòu)與光電子技術(shù)的速度和效率的獨特組合為人工智能、科學計算等領(lǐng)域開辟了新的機遇。
結(jié)論神經(jīng)形態(tài)光電子技術(shù)代表了計算領(lǐng)域的新前沿，有可能克服傳統(tǒng)電子架構(gòu)的基本限制。通過結(jié)合神經(jīng)科學和光電子技術(shù)的原理，這些系統(tǒng)可以實現(xiàn)前所未有的速度、能源效率和計算密度。
挑戰(zhàn)依然存在，但在開發(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展。隨著該領(lǐng)域的進步，我們可以預期這些技術(shù)將在人工智能、高性能計算和自主系統(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、光電子技術(shù)和計算機科學的融合說明了跨學科方法在解決復雜技術(shù)挑戰(zhàn)方面的力量。通過從生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中汲取靈感并利用光的獨特特性，研究人員正在計算技術(shù)領(lǐng)域開辟令人興奮的新前沿。
參考文獻[1]"Neuromorphic Photonics Circuits: Contemporary Review," Nanomaterials, vol. 13, no. 24, p. 3139, Dec. 2023, doi: 10.3390/nano13243139.

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