導讀
近日，美國國家標準與技術研究院（NIST）的研究人員製造出一種硅芯片，它可以通過微型類腦網絡精準地分發光信號，有望成為一種新型神經網絡設計。
背景
人類大腦擁有數十億個神經元（神經細胞），每個神經元與其他神經元之間存在著幾千個連接。許多計算研究項目都希望通過創造人工神經網絡電路來模仿人腦。但是，傳統的電子器件，包括半導體電路的電線，通常都無法滿足有用的神經網絡所需的極度複雜的線路。
創新
近日，美國國家標準與技術研究院（NIST）的研究人員製造出一種硅芯片，它可以通過微型類腦網絡精準地分發光信號，有望成為一種新型神經網絡設計。
技術
NIST 團隊建議採用光線取代電流作為信號媒介。在解決複雜問題方面，神經網絡已經展示出了非凡的能力，包括快速模式識別和數據分析。採用光線可以消除電荷所帶來的干擾，並且信號可以傳輸得更快且更遠。
NIST 物理學家 Jeff Chiles 表示：“光線有利於改善神經網絡的性能，這些神經網絡可用於科學數據分析，例如搜索類地行星以及量子信息科學，並加速高度直觀的無人駕駛汽車控制系統的開發。”
傳統的計算機一般通過算法或者人為編碼的規則來處理信息。相比而言，神經網絡卻依賴於處理元件或者神經元之間的網絡連接，這些處理元件或者神經元可以經過訓練識別特定的刺激模式。一個神經或者仿神經的電腦會由大量複雜的神經網絡系統組成。
正如一篇新論文中所描述的，NIST 設計的芯片通過垂直堆疊兩層光子波導，克服了採用光信號的主要挑戰。這種結構將光線囚禁於狹窄的線路中，來路由光信號，很大程度上類似於採用電線路由電信號。這種三維設計帶來了複雜的路由機制，這對於模仿神經系統來說很有必要。更進一步說，根據更復雜的網絡需求，這種設計可以經過簡單擴展，包含更多的波導層。
這些堆疊的波導組成了一個三維網絡，其中具有10個輸入或“上游”（upstream）神經元，每個“上游”神經元都連接著10個輸出或“下游”（downstream）神經元，總共100個接收器。波導由氮化硅製成，基於硅晶圓製造，每個波導的寬度為800納米，厚度為400納米。研究人員通過設計軟件來自動生成信號路由以及神經元之間可調整的連接程度。
激光經過光纖傳輸到芯片中。目標就是，根據選定的光線強度或者功率的分配模式，將每個輸入路由到輸出組。功率等級代表了電路中連接的模式和程度。論文作者展示了兩種輸出強度的控制機制：統一的（每個輸出接收相同的功率）和“鐘形曲線”分佈（中間的神經元接收最大的功率，而外圍的神經元接收的功率較少。）
為了評估結果，研究人員製作了輸出信號的圖像。所有的信號通過顯微透鏡聚焦到半導體傳感器上，然後經過處理變成圖像幀。這種方法讓許多設備可以同時在高分辨率條件下分析。這種輸出高度統一，錯誤率低，具有精確的功率分佈。
價值
Chiles 表示：“在這裡，我們真正做了兩件事情。我們已經開始採用三維來保證更多的光學連接，並且我們也開發出一種新型測量技術，迅速地分類光子系統中的許多設備。隨著我們開始擴展至大規模的光電神經系統，這些進展都顯得非常重要。”
關鍵字
芯片、光學、神經網絡
【1】https://www.nist.gov/news-events/news/2018/07/nist-chip-lights-optical-neural-network-demo
【2】J. Chiles, S.M. Buckley, S.W. Nam, R.P. Mirin and J. M. Shainline. Published July 26, 2018. Design, fabrication and metrology of 10x100 multi-planar integrated photonic routing manifolds for neural networks. APL Photonics. doi:10.1063/1.5039641
閱讀更多 環球創新智慧 的文章
