Siliciumchip implementeert licht-gebaseerd neuraal netwerk voor snellere, energie-efficiënte signaalverwerking

• Onderzoekers creëerden een siliciumchip die lichtsignalen precies spreidt, wat een nieuw neuraal netwerkontwerp demonstreert.
• Licht elimineert interferentie veroorzaakt door elektrische lading, en kan sneller en verder reizen.

Het ontwikkelen van energie-efficiënte en hoogst compacte interconnects is een belangrijk onderzoeksdoel voor geïntegreerde photonica. Ze hebben een breed scala aan toepassingen, waaronder effectieve telecommunicatie en hoge-bandbreedte cross-chip communicatie in CMOS-apparaten.

Veel wetenschappers over de hele wereld werken aan kunstmatige neuraal netwerkcircuits om de menselijke hersenen na te bootsen. Echter, de traditionele elektrische bedrading van halfgeleidercircuits is niet in staat om de intense complexe routing aan te kunnen die nodig is voor geavanceerde neurale netwerken.

Onlangs hebben wetenschappers van het National Institute of Standards and Technology een siliciumchip ontwikkeld die optische signalen precies diffuseert over een klein hersenachtig rooster, wat een nieuw neuraal netwerkontwerp demonstreert.

Kunstmatige neurale netwerken hebben uitzonderlijke mogelijkheden getoond in het leren en modelleren van niet-lineaire complexe problemen, inclusief beeldverwerking, tekenherkenning en datavoorspelling. Nu heeft het onderzoeksteam lichtsignalen (in plaats van elektrische signalen) gebruikt om deze neurale netwerken te implementeren.

Voordelen van licht boven elektrische signalen

De hoofddoorzaak voor het gebruik van licht in plaats van elektrische signalen is dat licht interferentie elimineert veroorzaakt door elektrische lading, en dus langere communicatie met hogere snelheid en lagere stroomverbruik kan bereiken.

Het kan de prestaties verbeteren voor wetenschappelijke data-analyse. Dit omvat onderzoek naar quantum data science, zoektochten naar exoplaneten en ontwikkeling van autonomous voertuig-controlsysteem.

Een traditionele computer verwerkt data via gecodeerde regels of algoritmes, terwijl het neurale netwerk afhangt van meerdere verbindingen tussen verwerkingseenheden genaamd neuronen. De meerdere lagen van neuronen kunnen getraind worden om specifieke taken uit te voeren. Typisch bevat een neuromorph machine een grote, gecompliceerde structuur van neurale netwerken.

Hoe bouwden ze een optische chip?

De nieuwe siliciumchip gebruikt lichtsignalen door het stapelen (verticaal) van 2 fotonische golfgidslagen. Dit beperkt het licht in narrowere lijnen om lichtsignalen te routeren. Meer specifiek maakt het stapelen van golfgidsen dense integratie mogelijk met lage cross-talk en lage-verlies golfgidskruisingen.

Referentie: APL Photonics | doi:10.1063/1.5039641 | NIST

Het 3D-ontwerp maakt complexe routing-schema's mogelijk en kan geïntegreerd worden met extra lagen om meer gecompliceerde taken uit te voeren.

In dit werk presenteerden ze gestapelde golfgidsen die een 3D-rooster creëren met 10 inputs elk verbonden met 10 outputs. Basisweg is het een routing tussen 2 lagen van een feed-forward neuraal netwerk met in totaal 100 ontvangers.

Fotonische routing manifold | Credit: Chiles / NIST

Ze gebruikten siliciumnitride om deze golfgidsen te bouwen (elke is 400 nanometer dik en 800 nanometer breed) en geproduceerd op een siliciumwafer. Ze ontwikkelden ook een toegewijd programma om automatisch signaalrouting te produceren, met passende (configureerbare) connectiviteitsniveaus tussen de neuronen.

Vervolgens gebruikten ze een optische vezel om een laserlicht in de siliciumchip te richten. Het doel was om elke enkele input naar alle outputs te routeren, volgens een distributiepatroon voor lichtvermogen of intensiteit. Verschillende vermogensniveaus tonen een andere graad van connectiviteit en patroon binnen de circuit.

De onderzoekers toonden 2 schema's om de outputintensiteit te controleren —

1. Uniform: alle outputs ontvangen hetzelfde vermogen.
2. Bell Curve-verdeling: het grootste deel van het vermogen wordt overgedragen aan de midden-neuronen.

Lees ook: Een nieuwe vorm van licht die quantum computing met fotonen mogelijk kan maken

Om de resultaten nauwkeurig te analyseren, creëerden ze beelden van de signalen die uit de laatste laag kwamen. De output had lage foutpercentages en nauwkeurige vermogensdistributie. Bij 1320 nanometer golflengte bleken de uniforme en bell curve-verdeling gemiddelde outputvermogensfouten van 0,7 en 0,9 dB te hebben.