論文の概要: Cascadable all-optical NAND gates using diffractive networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.01404v1
- Date: Tue, 2 Nov 2021 07:36:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-09 09:10:29.506899
- Title: Cascadable all-optical NAND gates using diffractive networks
- Title（参考訳）: 回折ネットワークを用いたカスケード可能な全光NANDゲート
- Authors: Yi Luo, Deniz Mengu, Aydogan Ozcan
- Abstract要約: 本稿では, 共振器型全光NANDゲートの設計と解析を行う。
このアーキテクチャに基づいて、4つの受動層からなる回折ニューラルネットワークの設計を数値的に最適化し、全光学的にNAND演算を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.107169237099258
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Owing to its potential advantages such as scalability, low latency and power
efficiency, optical computing has seen rapid advances over the last decades. A
core unit of a potential all-optical processor would be the NAND gate, which
can be cascaded to perform an arbitrary logical operation. Here, we present the
design and analysis of cascadable all-optical NAND gates using diffractive
neural networks. We encoded the logical values at the input and output planes
of a diffractive NAND gate using the relative optical power of two
spatially-separated apertures. Based on this architecture, we numerically
optimized the design of a diffractive neural network composed of 4 passive
layers to all-optically perform NAND operation using the diffraction of light,
and cascaded these diffractive NAND gates to perform complex logical functions
by successively feeding the output of one diffractive NAND gate into another.
We demonstrated the cascadability of our diffractive NAND gates by using
identical diffractive designs to all-optically perform AND and OR operations,
as well as a half-adder. Cascadable all-optical NAND gates composed of
spatially-engineered passive diffractive layers can serve as a core component
of various optical computing platforms.
- Abstract（参考訳）: スケーラビリティ、低レイテンシ、電力効率といった潜在的な利点があるため、光コンピューティングは過去数十年で急速に進歩している。
潜在的な全光学プロセッサのコアユニットはNANDゲートであり、任意の論理演算を行うためにカスケードすることができる。
本稿では,拡散型ニューラルネットワークを用いたカスケード型全光nandゲートの設計と解析を行う。
2つの空間分離開口の相対光学パワーを用いて,nandゲートの入力面と出力面の論理値を符号化した。
このアーキテクチャに基づいて、4つの受動層からなる回折ニューラルネットワークの設計を最適化し、光の回折を用いてNAND操作を全光的に実行し、これらの回折NANDゲートをカスケードして、一方の回折NANDゲートの出力を他方に順次供給することで複雑な論理関数を実行する。
同一の回折設計を用いて全光学的およびOR操作および半添加器を用いて, 回折NANDゲートのカスケーダビリティを実証した。
空間的にエンジニアリングされたパッシブな拡散層からなるカスケード可能な全光学NANDゲートは、様々な光学コンピューティングプラットフォームのコアコンポーネントとして機能する。
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