論文の概要: Resonant tunnelling diode nano-optoelectronic spiking nodes for neuromorphic information processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.06721v3
• Date: Fri, 19 Nov 2021 12:58:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-22 07:32:43.578937
• Title: Resonant tunnelling diode nano-optoelectronic spiking nodes for neuromorphic information processing
• Title（参考訳）: ニューロモルフィック情報処理のための共鳴トンネル型ダイオードナノオプトエレクトロニクススパイクノード
• Authors: Mat\v{e}j Hejda, Juan Arturo Alanis, Ignacio Ortega-Piwonka, Jo\~ao Louren\c{c}o, Jos\'e Figueiredo, Julien Javaloyes, Bruno Romeira and Antonio Hurtado
• Abstract要約: 超高速かつ低消費電力で動作可能な光電子人工ニューロンを提案する。 提案システムは、励起可能なトンネルダイオード(RTD)素子とナノスケール光源を組み合わせたものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we introduce an optoelectronic spiking artificial neuron capable of operating at ultrafast rates ($\approx$ 100 ps/optical spike) and with low energy consumption ($<$ pJ/spike). The proposed system combines an excitable resonant tunnelling diode (RTD) element exhibiting negative differential conductance, coupled to a nanoscale light source (forming a master node) or a photodetector (forming a receiver node). We study numerically the spiking dynamical responses and information propagation functionality of an interconnected master-receiver RTD node system. Using the key functionality of pulse thresholding and integration, we utilize a single node to classify sequential pulse patterns and perform convolutional functionality for image feature (edge) recognition. We also demonstrate an optically-interconnected spiking neural network model for processing of spatiotemporal data at over 10 Gbps with high inference accuracy. Finally, we demonstrate an off-chip supervised learning approach utilizing spike-timing dependent plasticity for the RTD-enabled photonic spiking neural network. These results demonstrate the potential and viability of RTD spiking nodes for low footprint, low energy, high-speed optoelectronic realization of neuromorphic hardware.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,超高速(約100ps/光スパイク)で動作可能で,低消費電力(<$pj/spike)の光電子スパイク人工ニューロンを提案する。 提案システムは、負の微分コンダクタンスを示す励起共振トンネルダイオード(RTD)素子をナノスケール光源(マスターノードを形成する)またはフォト検出器(レシーバノードを形成する)に結合する。 相互接続型マスタ-受信機RTDノードシステムのスパイキング動的応答と情報伝達機能について数値解析を行った。 パルスしきい値と積分の重要な機能を用いて、単一ノードを用いてシーケンシャルパルスパターンを分類し、画像特徴(エッジ)認識のための畳み込み機能を実行する。 また,10gbps以上の時空間データを高い推定精度で処理するための,光相互接続型スパイキングニューラルネットワークモデルを示す。 最後に,rtd対応フォトニックスパイキングニューラルネットワークにおけるスパイクタイピング依存可塑性を利用したオフチップ教師あり学習手法を示す。 これらの結果は,rtdスパイキングノードの低フットプリント,低エネルギー,高速光電子実現のための可能性と有効性を示している。

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