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基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光波包識(shí)別光電子集成芯片

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引言
4 N& t4 Y* \. y神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過強(qiáng)大的模式識(shí)別能力,已經(jīng)在許多領(lǐng)域產(chǎn)生了重大影響。雖然電子實(shí)現(xiàn)方式占主導(dǎo)地位,但光電子集成芯片在高速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理方面展現(xiàn)出獨(dú)特優(yōu)勢。本文探討光電子芯片如何實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以區(qū)分光波包,重點(diǎn)介紹儲(chǔ)備池計(jì)算架構(gòu)[1]。6 Q. W- g+ Z- A) L* b4 ]% j7 `! O
/ W! `0 v9 L1 A* _& H
儲(chǔ)備池計(jì)算基礎(chǔ)! V: H& ~1 K) H- C  h+ N0 X7 J
儲(chǔ)備池計(jì)算(RC)是一種獨(dú)特的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)方法,簡化了訓(xùn)練過程。與需要復(fù)雜反向傳播的傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同,RC系統(tǒng)可以通過單次矩陣求逆運(yùn)算完成訓(xùn)練。RC架構(gòu)包含三個(gè)主要組成部分:輸入數(shù)據(jù)的輸入層、進(jìn)行神經(jīng)處理的儲(chǔ)備池(隱藏層)和生成最終結(jié)果的輸出層。! r* x4 W( G& F) W* K, X  Q- m
& g0 f# p% _( P% [8 ?' N
圖1:儲(chǔ)備池計(jì)算的基本架構(gòu)示意圖,顯示輸入矩陣Win、循環(huán)矩陣W和輸出矩陣Wout。
% {: A" c# N& C! T3 a  M$ L3 c( k! v$ ?3 U& ?: W  U7 |, |# n
RC的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)依賴于描述網(wǎng)絡(luò)如何隨時(shí)間處理信息的狀態(tài)方程。狀態(tài)向量x(n)通過非線性激活函數(shù)將當(dāng)前輸入u(n)與先前狀態(tài)x(n-1)結(jié)合。這種時(shí)間處理賦予RC系統(tǒng)固有的記憶能力,使其特別適合處理時(shí)間相關(guān)信號。& [% j$ J5 w/ V. ]* F

) z* X0 D, W! ~! }9 j) a光電子實(shí)現(xiàn)
8 ?* {* ~; f6 a; k, p將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概念轉(zhuǎn)換為光電子線路需要精心設(shè)計(jì)光學(xué)組件。主要構(gòu)建模塊包括:; l5 q' n0 a; G. A4 N0 q

0 K' u# n/ `$ s8 ]2 h2 m/ W1. 方向耦合器:作為非線性激活函數(shù),實(shí)現(xiàn)輸入和輸出光強(qiáng)度之間的平方根關(guān)系。4 P) J. m' j8 c7 s# |
9 e+ o! G+ w* X, K6 Q! Q$ C
圖2:方向耦合器結(jié)構(gòu)圖,顯示輸入端口(IA,IB)和輸出端口(IoA,IoB)。+ R# H  }8 _/ x# V! t
/ j5 D) Y+ G% p3 F, h  \+ t% K# H
2. 馬赫-曾德爾調(diào)制器:基于電信號調(diào)制輸入光,實(shí)現(xiàn)電信號到光信號的轉(zhuǎn)換。3 d/ f6 X0 F( l+ b; I
  d; Y3 m  L9 S% g3 ?1 H6 s: D& b
3. 相移器:通過精細(xì)調(diào)節(jié)光干涉效應(yīng)實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重。6 c2 z+ J! T8 @  \& J7 o6 u! ?
* v3 |' h/ i' Y/ p3 ~' K9 \& H
4. 螺旋波導(dǎo):提供光延遲線,幫助實(shí)現(xiàn)儲(chǔ)備池計(jì)算系統(tǒng)的時(shí)間記憶特性。7 D7 K/ g& P( J" z) V) p4 y. H

+ x9 ^5 ]+ ?& o  n/ B圖3:光延遲線設(shè)計(jì),顯示(a)螺旋波導(dǎo)布局示意圖和(b)不同波導(dǎo)長度的損耗特性測量結(jié)果。5 B/ d. y7 ?! A  Z

' n% E, q" b" C& x- A1 m+ I芯片設(shè)計(jì)與制造* R  X+ U9 ^5 q6 j# E1 D$ ]
光電子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用標(biāo)準(zhǔn)半導(dǎo)體制造工藝在硅絕緣體(SOI)平臺(tái)上制造。芯片集成多個(gè)組件:
7 [% w8 C! _1 e; i0 v4 I8 o
. m( B2 ~  z. G& x% k, G/ p圖4:(a)已制造的光神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片照片,(b)顯示組件排列的詳細(xì)布局,(c)芯片性能表征測量裝置。& g7 B' ?' ~1 ~: y6 W* G- c

) S+ m' u( D' y* n: o波導(dǎo)設(shè)計(jì)具有精確尺寸 - 寬度450納米和高度220納米,確保適當(dāng)?shù)墓饽J较拗啤7较蝰詈掀魍ㄟ^精確控制波導(dǎo)之間的間隔來實(shí)現(xiàn)所需的耦合比。
% G' @  s6 H  e/ c: h7 i8 ]7 U; [+ ~* u8 B( W- _; V4 d9 a( J# k) n* |
系統(tǒng)性能
0 K9 \; n3 F7 J光電子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在區(qū)分三角波和方波波包方面表現(xiàn)出色:8 M# h- G$ W3 H/ S  T

0 A- t2 P" w4 N3 V( v% P& z7 K7 t圖5:系統(tǒng)性能展示(a)目標(biāo)輸出,(b)輸入電信號,(c)馬赫-曾德爾調(diào)制器的光輸出,(d)區(qū)分波包類型的最終系統(tǒng)輸出。
0 `# J) D/ q7 g8 W0 y+ y
: s6 C# I1 s: d8 P7 o: }芯片在3千兆赫茲運(yùn)行,實(shí)現(xiàn):
" S; q" t- b% K* [0 V不同輸入模式之間的最大消光比為7.62分貝+ M! r3 v! C& S8 c( n
在1585.195納米波長處總插入損耗為37.1分貝
! S3 ?/ W- z) m5 R0 F5 |相移器調(diào)制帶寬為25.6千兆赫茲
* q% i- j% ]8 T9 o8 o

, b1 Q" l( g) }- j( u- D3 o
8 P. O6 Y, f# y" U9 `$ l; A圖6:在1585.195納米波長下的輸出功率測量,顯示系統(tǒng)對不同輸入信號和相移器電壓的響應(yīng)。
5 n$ M& [3 V- X9 q# m& ?( i6 ^9 Y6 f& D8 L$ B) f
這種光電子實(shí)現(xiàn)的主要優(yōu)勢之一是速度 - 電子計(jì)算機(jī)可能需要多個(gè)時(shí)鐘周期來執(zhí)行必要的計(jì)算,而光電子芯片可以在光通過器件的時(shí)間內(nèi)(約121.8皮秒)處理信號。: n9 Z! M/ m# v9 Y
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未來發(fā)展方向
9 C& E' t' L% y" e4 y當(dāng)前設(shè)計(jì)可以通過以下方面進(jìn)行改進(jìn):7 l8 v6 D5 _- a4 m/ v
通過更緊湊的組件減小芯片尺寸" A9 J: L' F+ V/ @" }1 y
提高操作頻率超過3千兆赫茲
6 l4 S7 I/ X0 n  d$ G- O實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的模式識(shí)別任務(wù)
0 u: t/ l. w8 Q* M* p8 u減少光學(xué)損耗以提高系統(tǒng)效率
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光電子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的成功演示為高速光信號處理和模式識(shí)別應(yīng)用提供了新的技術(shù)方案。隨著制造技術(shù)不斷進(jìn)步,更復(fù)雜的光電子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將會(huì)出現(xiàn)。8 i) h6 O0 B$ ]# U

! y: F2 b( C, |; E本文概述了如何在光電子集成線路中實(shí)現(xiàn)儲(chǔ)備池計(jì)算原理,展示了光電子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在實(shí)現(xiàn)高速模式識(shí)別能力方面的潛力。光學(xué)非線性、精確制造技術(shù)和巧妙的架構(gòu)設(shè)計(jì)的結(jié)合,使這些系統(tǒng)能夠直接在光域處理光信號,相比傳統(tǒng)電子實(shí)現(xiàn)具有獨(dú)特優(yōu)勢。8 G! E0 ^+ p( d& n% L) @% [$ w
* k* \: q2 I$ g7 \$ W- c, C
參考文獻(xiàn)
% U' \7 l/ B) _[1] C.-E. Lin, Y.-F. Chen, C.-P. Sun, and C.-C. Chen, "A photonic integrated chip for distinguishing the optical wave packets based on a neural-network," Results in Physics, vol. 65, p. 107982, Sep. 2024.
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