Onderzoekers van het National Institute of Standards and Technology (NIST) hebben een siliciumchip gemaakt die optische signalen precies verdeelt over een miniatuur hersenachtig raster, presentatie van een potentieel nieuw ontwerp voor neurale netwerken.

Het menselijk brein heeft miljarden neuronen (zenuwcellen), elk met duizenden verbindingen met andere neuronen. Veel computeronderzoeksprojecten hebben tot doel de hersenen na te bootsen door circuits van kunstmatige neurale netwerken te creëren. Maar conventionele elektronica, inclusief de elektrische bedrading van halfgeleidercircuits, belemmert vaak de extreem complexe routering die nodig is voor bruikbare neurale netwerken.

Het NIST-team stelt voor om licht in plaats van elektriciteit te gebruiken als signaalmedium. Neurale netwerken hebben al een opmerkelijke kracht laten zien bij het oplossen van complexe problemen, inclusief snelle patroonherkenning en data-analyse. Het gebruik van licht zou interferentie als gevolg van elektrische lading elimineren en de signalen zouden sneller en verder reizen.

"De voordelen van Light kunnen de prestaties van neurale netten voor wetenschappelijke gegevensanalyse verbeteren, zoals zoekopdrachten naar aardachtige planeten en kwantuminformatiewetenschap, en versnellen van de ontwikkeling van zeer intuïtieve besturingssystemen voor autonome voertuigen, "NIST-natuurkundige Jeff Chiles zei.

Een conventionele computer verwerkt informatie door middel van algoritmen, of door mensen gecodeerde regels. Daarentegen, een neuraal netwerk is afhankelijk van een netwerk van verbindingen tussen verwerkingselementen, of neuronen, die kunnen worden getraind om bepaalde patronen van stimuli te herkennen. Een neurale of neuromorfe computer zou bestaan ​​uit een grote, complex systeem van neurale netwerken.

In een nieuw artikel beschreven, de NIST-chip overwint een grote uitdaging voor het gebruik van lichtsignalen door twee lagen fotonische golfgeleiders verticaal op elkaar te stapelen - structuren die licht beperken tot smalle lijnen voor het routeren van optische signalen, net zoals draden elektrische signalen geleiden. Dit driedimensionale (3D) ontwerp maakt complexe routeringsschema's mogelijk, die nodig zijn om neurale systemen na te bootsen. Verder, dit ontwerp kan eenvoudig worden uitgebreid om extra golfgeleidende lagen op te nemen wanneer dat nodig is voor complexere netwerken.

De gestapelde golfgeleiders vormen een driedimensionaal raster met 10 ingangen of "stroomopwaartse" neuronen die elk verbonden zijn met 10 uitgangen of "stroomafwaartse" neuronen, voor in totaal 100 ontvangers. Gefabriceerd op een siliciumwafel, de golfgeleiders zijn gemaakt van siliciumnitride en zijn elk 800 nanometer (nm) breed en 400 nm dik. Onderzoekers hebben software gemaakt om automatisch signaalroutering te genereren, met instelbare niveaus van connectiviteit tussen de neuronen.

Laserlicht werd via een optische vezel in de chip geleid. Het doel was om elke input naar elke outputgroep te routeren, volgens een geselecteerd distributiepatroon voor lichtintensiteit of vermogen. Vermogensniveaus vertegenwoordigen het patroon en de mate van connectiviteit in het circuit. De auteurs demonstreerden twee schema's voor het regelen van de outputintensiteit:uniform (elke output krijgt hetzelfde vermogen) en een "belcurve" -verdeling (waarin de middelste neuronen het meeste vermogen ontvangen, terwijl perifere neuronen minder ontvangen).

Om de resultaten te evalueren, onderzoekers maakten beelden van de uitgangssignalen. Alle signalen werden door een microscooplens op een halfgeleidersensor gefocusseerd en verwerkt tot beeldframes. Met deze methode kunnen veel apparaten tegelijkertijd met hoge precisie worden geanalyseerd. De output was zeer uniform, met lage foutenpercentages, bevestiging van nauwkeurige stroomverdeling.

"We hebben hier echt twee dingen gedaan, Chiles zei. "We zijn begonnen de derde dimensie te gebruiken om meer optische connectiviteit mogelijk te maken. en we hebben een nieuwe meettechniek ontwikkeld om veel apparaten in een fotonisch systeem snel te karakteriseren. Beide ontwikkelingen zijn cruciaal nu we beginnen op te schalen naar enorme opto-elektronische neurale systemen."