論文の概要: Effects of cavity nonlinearities and linear losses on silicon microring-based reservoir computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.09433v2
• Date: Fri, 22 Dec 2023 14:45:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-25 18:09:38.717927
• Title: Effects of cavity nonlinearities and linear losses on silicon microring-based reservoir computing
• Title（参考訳）: シリコンマイクロリング型貯水池計算における空洞非線形性と線形損失の影響
• Authors: Bernard J. Giron Castro, Christophe Peucheret, Darko Zibar, Francesco Da Ros
• Abstract要約: 我々は,線形損失と熱光学効果と自由キャリア効果が時系列タスクNAMA-10の予測誤差に与える影響を数値解析した。 これらの領域の1つは、比較的低い入力パワーとノード数の下で、時系列予測において非常に低いエラーを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Microring resonators (MRRs) are promising devices for time-delay photonic reservoir computing, but the impact of the different physical effects taking place in the MRRs on the reservoir computing performance is yet to be fully understood. We numerically analyze the impact of linear losses as well as thermo-optic and free-carrier effects relaxation times on the prediction error of the time-series task NARMA-10. We demonstrate the existence of three regions, defined by the input power and the frequency detuning between the optical source and the microring resonance, that reveal the cavity transition from linear to nonlinear regimes. One of these regions offers very low error in time-series prediction under relatively low input power and number of nodes while the other regions either lack nonlinearity or become unstable. This study provides insight into the design of the MRR and the optimization of its physical properties for improving the prediction performance of time-delay reservoir computing.
• Abstract（参考訳）: マイクロリング共振器(MRR)は、時間遅延フォトニック貯水池コンピューティングに有望な装置であるが、MRRにおける異なる物理効果が貯水池演算性能に与える影響は、まだ完全には理解されていない。 時系列タスクnarma-10の予測誤差に対する線形損失と熱光学および自由キャリア効果緩和時間の影響を数値的に解析した。 入力電力と光源とマイクロリング共鳴の周波数差で定義される3つの領域の存在を実証し、線形状態から非線形状態へのキャビティ遷移を明らかにする。 これらの領域の1つは、比較的低い入力パワーとノード数の下での時系列予測において非常に低いエラーを提供する一方、他の領域は非線形性を欠いているか不安定になる。 本研究は,mrrの設計と物理特性の最適化に関する知見を提供し,時間分解型貯留層計算の予測性能を向上させる。

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