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上海光機(jī)所在用于光計算的全光非線性激活器研究方面取得進(jìn)展

研發(fā)快訊 2024年11月21日 10:02:50來源:上海光學(xué)精密機(jī)械研究所 18214
摘要光計算和光學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Optical Neural Networks,ONNs)被認(rèn)為有潛力解決當(dāng)前AI技術(shù)在能耗和計算效率上的瓶頸,未來有望成為AI計算硬件架構(gòu)的主流選擇之一。

  【儀表網(wǎng) 研發(fā)快訊】近期,中國科學(xué)院上海光學(xué)精密機(jī)械研究所空天激光技術(shù)與系統(tǒng)部王俊研究員團(tuán)隊(duì)在用于光計算的全光非線性激活器研究方面取得進(jìn)展,相關(guān)成果以“Inverse-designed Integrated All-optical Nonlinear Activators for Optical Computing”為題發(fā)表于Optics Express。之后,王俊研究員團(tuán)隊(duì)與之江實(shí)驗(yàn)室、浙江大學(xué)團(tuán)隊(duì)合作開發(fā)了一種創(chuàng)新的集成非線性激活器,相關(guān)成果以“Ultra-broadband all-optical nonlinear activation function enabled by MoTe2/ optical waveguide integrated devices”為題發(fā)表于Nature Communications。
 
  光計算和光學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Optical Neural Networks,ONNs)被認(rèn)為有潛力解決當(dāng)前AI技術(shù)在能耗和計算效率上的瓶頸,未來有望成為AI計算硬件架構(gòu)的主流選擇之一。作為集成ONNs的核心組成部分,光學(xué)非線性激活函數(shù)在提升網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜度和適應(yīng)多樣化應(yīng)用場景方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。然而,現(xiàn)有的集成光學(xué)非線性激活器在響應(yīng)速度、激活閾值和工作帶寬等方面仍存在一定的局限性。此外,傳統(tǒng)集成光子器件還面臨通用性不足、高集成度及功能復(fù)雜器件設(shè)計難度較大等問題,這不利于實(shí)現(xiàn)大規(guī)模集成的ONNs。
 
  為解決上述問題,研究人員通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了基于逆向設(shè)計的硅基全光集成非線性激活器,在器件設(shè)計中創(chuàng)新性引入了克爾非線性效應(yīng),通過求解非線性麥克斯韋方程組,計算優(yōu)化結(jié)構(gòu)中的電場分布,使用 L-BFGS算法更新梯度,實(shí)現(xiàn)器件結(jié)構(gòu)設(shè)計。相比于傳統(tǒng)的光子集成器件,硅基全光集成非線性激活器的尺寸更加緊湊。此外,首次使用64通道 Reck 網(wǎng)格拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和全光非線性激活器形成完整的全連接ONN,驗(yàn)證了馬赫增德爾干涉儀的相位誤差對驗(yàn)證精度的影響。與線性函數(shù)相比,包含非線性激活函數(shù)的ONN對網(wǎng)格拓?fù)渲械南辔徽`差具有良好的魯棒性。本研究提出的結(jié)果未來很有希望適用于大規(guī)模芯片級ONNs。
 
圖1 基于非線性激活器的全集成 ONN 架構(gòu)示意圖
 
圖2 使用帶有非線性激活器的ONNs執(zhí)行基準(zhǔn)機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)的能力演示
 
  為進(jìn)一步降低非線性激活器的非線性閾值和能耗,研究人員創(chuàng)新性地提出一種基于端面耦合的MoTe2/玻璃光波導(dǎo)平臺,制備了一種激活閾值低至0.94μW,響應(yīng)速度高達(dá)2.08 THz,工作帶寬超過1000 nm的全光集成非線性激活器。并且通過飛秒激光技術(shù)演示了在玻璃中制造出的三維大規(guī)模光波導(dǎo)陣列,以及集成的 MoTe2/光波導(dǎo)陣列的可能性。研究人員開發(fā)的方案和器件支持大規(guī)模、高密度集成和多層耦合網(wǎng)絡(luò),這意味著可以實(shí)現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)的并行和級聯(lián)處理。此外,研究人員利用這一非線性激活器成功進(jìn)行了手寫數(shù)字識別和彩色圖像分類,取得了優(yōu)異的準(zhǔn)確率和卓越的性能。這項(xiàng)研究不僅推動了光子集成技術(shù)的發(fā)展,也為未來高速光計算的實(shí)現(xiàn)提供了技術(shù)基礎(chǔ)。
 
圖3 光學(xué)神經(jīng)元的計算過程
 
圖4 MNIST手寫數(shù)字識別
 
圖5 CIFAR-10圖像識別

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