Une puce en silicium implémente un réseau neuronal basé sur la lumière pour un traitement du signal plus rapide et économe en énergie
- Les chercheurs ont créé une puce de silicium qui diffuse avec précision le signal lumineux, démontrant ainsi une nouvelle conception de réseau neuronal.
- La lumière élimine les interférences causées par la charge électrique et peut se déplacer plus rapidement et plus loin.
Le développement d’interconnexions économes en énergie et hautement compactes constitue un objectif de recherche clé pour la photonique intégrée. Ils ont un large éventail d'applications, notamment des télécommunications efficaces et des communications inter-puces à large bande passante dans les appareils CMOS.
De nombreux scientifiques du monde entier travaillent sur des circuits de réseaux neuronaux artificiels pour imiter le cerveau humain. Cependant, le câblage électrique traditionnel des circuits semi-conducteurs n'est pas capable de gérer le routage extrêmement complexe nécessaire aux réseaux neuronaux avancés.
Récemment, des scientifiques de l'Institut national des normes et de la technologie ont développé une puce de silicium qui diffuse avec précision les signaux optiques à travers une minuscule grille semblable à un cerveau, démontrant ainsi une nouvelle conception de réseau neuronal.
Les réseaux de neurones artificiels ont montré des capacités exceptionnelles en matière d'apprentissage et de modélisation de problèmes complexes non linéaires, notamment le traitement d'images, la reconnaissance de caractères et la prévision de données. Désormais, l'équipe de recherche a utilisé des signaux lumineux (plutôt que des signaux électriques) pour mettre en œuvre ces réseaux neuronaux.
Avantages de l'utilisation de la lumière par rapport aux signaux électriques
La principale raison pour laquelle on utilise la lumière au lieu des signaux électriques est que la lumière élimine les interférences causées par la charge électrique, et permet ainsi d'obtenir une communication plus longue avec une vitesse plus élevée et une puissance inférieure.
Il peut améliorer les performances de l’analyse des données scientifiques. Cela comprend l'étude de la science des données quantiques, la recherche d'exoplanètes et le développement de systèmes de contrôle de véhicules autonomes.
Un ordinateur traditionnel traite les données via des règles ou des algorithmes codés, tandis que le réseau neuronal dépend de plusieurs connexions entre des unités de traitement appelées neurones. Les multiples couches de neurones peuvent être entraînées pour effectuer certaines tâches spécifiques. Généralement, une machine neuromorphique contient une structure vaste et complexe de réseaux neuronaux.
Comment ont-ils construit une puce optique ?
La nouvelle puce de silicium utilise les signaux lumineux en empilant (verticalement) deux couches de guides d'ondes photoniques. Cela confine la lumière dans des lignes plus étroites pour acheminer les signaux lumineux. Plus précisément, l'empilement de guides d'ondes permet une intégration dense avec des croisements de guides d'ondes à faible diaphonie et à faibles pertes.
Référence : APL Photonics | est ce que je:10.1063/1.5039641 | NIST
La conception 3D permet des schémas de routage complexes et peut être intégrée à des couches supplémentaires pour effectuer des tâches plus complexes.
Dans ce travail, ils ont présenté des guides d’ondes empilés qui créent une grille 3D avec 10 entrées connectées chacune à 10 sorties. Fondamentalement, il s'agit d'un routage entre 2 couches d'un réseau neuronal à action directe avec un total de 100 récepteurs.
Collecteur de routage photonique | Crédit :Chilis/NIST
Ils ont utilisé du nitrure de silicium pour construire ces guides d’ondes (chacun mesure 400 nanomètres d’épaisseur et 800 nanomètres de large) et les ont fabriqués sur une tranche de silicium. Ils ont également développé un programme dédié pour produire automatiquement un routage du signal, avec un niveau de connectivité approprié (configurable) entre les neurones.
Ensuite, ils ont utilisé une fibre optique pour diriger une lumière laser dans la puce de silicium. L’objectif était d’acheminer chaque entrée vers toutes les sorties, en suivant un modèle de distribution de puissance ou d’intensité lumineuse. Différents niveaux de puissance montrent différents degrés de connectivité et de modèles au sein du circuit.
Les chercheurs ont montré 2 schémas pour contrôler l'intensité de la production –
- Uniforme :toutes les sorties reçoivent la même puissance.
- Distribution de la courbe en cloche :la majeure partie de la puissance est transférée aux neurones moyens.
Lire : Une nouvelle forme de lumière qui pourrait rendre l'informatique quantique possible avec les photons
Pour analyser précisément les résultats, ils ont créé des images des signaux sortant de la dernière couche. La sortie présentait de faibles taux d’erreur et une distribution de puissance précise. À 1320 nanomètres de longueur d'onde, la distribution uniforme et la courbe en cloche présentent des erreurs de puissance de sortie moyenne de 0,7 et 0,9 dB.
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