Une puce silicium implémente un réseau neuronal optique pour un traitement du signal plus rapide et économe en énergie

Des chercheurs ont créé une puce en silicium qui diffuse précisément les signaux lumineux, démontrant une nouvelle conception de réseau neuronal.

La lumière élimine les interférences causées par les charges électriques et peut voyager plus vite et plus loin.

Contexte et enjeux

Le développement d'interconnexions compactes et économes en énergie est un objectif clé de la photonique intégrée, avec des applications dans les télécommunications et les communications inter-puces à haut débit dans les dispositifs CMOS.

De nombreux scientifiques travaillent sur des circuits de réseaux neuronaux artificiels pour imiter le cerveau humain. Cependant, le câblage électrique traditionnel des circuits semi-conducteurs ne peut pas gérer le routage intensément complexe nécessaire aux réseaux neuronaux avancés.

Une percée du NIST

Des scientifiques du National Institute of Standards and Technology (NIST) ont développé une puce silicium qui diffuse précisément des signaux optiques à travers une grille microscopique inspirée du cerveau, démontrant une nouvelle architecture de réseau neuronal.

Les réseaux neuronaux artificiels ont démontré des capacités exceptionnelles d'apprentissage et de modélisation de problèmes complexes non linéaires : traitement d'image, reconnaissance de caractères, prévision de données. L'équipe a maintenant utilisé des signaux lumineux — au lieu de signaux électriques — pour implémenter ces réseaux.

Avantages de la lumière sur les signaux électriques

La lumière élimine les interférences dues aux charges électriques, permettant des communications plus longues, plus rapides et moins énergivores.

Cela améliore les performances pour l'analyse de données scientifiques : science des données quantiques, recherche d'exoplanètes, développement de systèmes de contrôle pour véhicules autonomes.

Un ordinateur traditionnel traite les données via des règles codées, tandis qu'un réseau neuronal repose sur de multiples connexions entre unités de traitement appelées neurones. Ces couches multiples peuvent être entraînées pour des tâches spécifiques. Une machine neuromorphique typique contient une structure large et complexe de réseaux neuronaux.

Comment ont-ils construit cette puce optique ?

La nouvelle puce utilise des signaux lumineux en empilant verticalement deux couches de guides d'ondes photoniques. Cela confine la lumière dans des lignes plus étroites pour router les signaux. L'empilement permet une intégration dense avec faible diaphonie et faibles pertes aux croisements.

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

La conception 3D permet des schémas de routage complexes et peut être intégrée à des couches supplémentaires pour des tâches plus sophistiquées.

Ce travail présente des guides d'ondes empilés créant une grille 3D avec 10 entrées connectées chacune à 10 sorties — soit un routage entre deux couches d'un réseau neuronal feed-forward totalisant 100 récepteurs.

Les guides d'ondes sont en nitrure de silicium (400 nm d'épaisseur, 800 nm de large), fabriqués sur une tranche de silicium. Un programme dédié génère automatiquement le routage des signaux avec une connectivité configurable entre neurones.

Une fibre optique injecte un laser dans la puce pour router chaque entrée vers toutes les sorties selon une distribution de puissance. Différents niveaux de puissance indiquent différents degrés de connectivité.

Deux schémas de contrôle de l'intensité de sortie ont été démontrés :

1. Uniforme : toutes les sorties reçoivent la même puissance.
2. Distribution en cloche : la majeure partie de la puissance va vers les neurones centraux.

L'analyse d'images des signaux de sortie montre de faibles taux d'erreur et une distribution précise. À 1320 nm, les distributions uniforme et en cloche ont des erreurs moyennes de puissance de sortie de 0,7 et 0,9 dB respectivement.