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新型芯片:成功演示光学神经网络!

发布时间:2018-07-29 14:58

     

  人类大脑拥无数十亿个神经元(神经细胞),每个神经元与其他神经元之间具有着几千个毗连。很多计较研究项目都但愿通过缔造人工神经收集电路来仿照人脑。可是,保守的电子器件,包罗半导体电路的电线,凡是都无法满足有用的神经收集所需的极端复杂的线路。

  NIST 团队建议采用光线代替电流作为信号前言。在处理复杂问题方面,神经收集曾经展现出了不凡的能力,包罗快速模式识别和数据阐发。采用光线能够消弭电荷所带来的干扰,而且信号能够传输得更快且更远。

  NIST 物理学家 Jeff Chiles 暗示:光线有益于改善神经收集的机能,这些神经收集可用于科学数据阐发,例如搜刮类地行星以及量子消息科学,并加快高度直观的无人驾驶汽车节制系统的开辟。

  保守的计较机一般通过算法或者报酬编码的法则来处置消息。比拟而言,神经收集却依赖于处置元件或者神经元之间的收集毗连,这些处置元件或者神经元能够颠末锻炼识别特定的刺激模式。一个神经或者仿神经的电脑会由大量复杂的神经收集系统构成。

  正如一篇新论文中所描述的,NIST 设想的芯片通过垂直堆迭两层光子波导,降服了采用光信号的次要挑战。这种布局将光线囚禁于狭小的线路中,来路由光信号,很大程度上雷同于采用电线路由电信号。这种三维设想带来了复杂的路由机制,这对于仿照神经系统来说很有需要。更进一步说,按照更复杂的收集需求,这种设想能够颠末简单扩展,包含更多的波导层。

  这些堆迭的波导构成了一个三维收集,此中具有10个输入或上游(upstream)神经元,每个上游神经元都毗连着10个输出或下流(downstream)神经元,总共100个领受器。波导由氮化硅制成,基于硅晶圆制造,每个波导的宽度为800纳米,厚度为400纳米。研究人员通过设想软件来主动生成信号路由以及神经元之间可调整的毗连程度。

  激光颠末光纤传输到芯片中。方针就是,按照选定的光线强度或者功率的分派模式,将每个输入路由到输出组。功率品级代表了电路中毗连的模式和程度。论文作者展现了两种输出强度的节制机制:同一的(每个输出领受不异的功率)和钟形曲线分布(两头的神经元领受最大的功率,而外围的神经元领受的功率较少。)

  为了评估成果,研究人员制造了输出信号的图像。所有的信号通过显微透镜聚焦到半导体传感器上,然后颠末处置变成图像帧。这种方式让很多设备能够同时在高分辩率前提下阐发。这种输出高度同一,错误率低,具有切确的功率分布。

  Chiles 暗示:在这里,我们真正做了两件工作。我们曾经起头采用三维来包管更多的光学毗连,而且我们也开辟出一种新型丈量手艺,敏捷地分类光子系统中的很多设备。跟着我们起头扩展至大规模的光电神经系统,这些进展都显得很是主要。





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