論文の概要: Scaling on-chip photonic neural processors using arbitrarily programmable wave propagation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17750v1
• Date: Tue, 27 Feb 2024 18:37:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-28 14:54:44.655846
• Title: Scaling on-chip photonic neural processors using arbitrarily programmable wave propagation
• Title（参考訳）: 任意にプログラム可能な波動伝搬を用いたオンチップフォトニックニューラルプロセッサのスケーリング
• Authors: Tatsuhiro Onodera, Martin M. Stein, Benjamin A. Ash, Mandar M. Sohoni, Melissa Bosch, Ryotatsu Yanagimoto, Marc Jankowski, Timothy P. McKenna, Tianyu Wang, Gennady Shvets, Maxim R. Shcherbakov, Logan G. Wright, Peter L. McMahon
• Abstract要約: ニューラルネットワーク用のオンチップフォトニックプロセッサは、速度とエネルギー効率の両方に潜在的な利点があるが、電子プロセッサを上回るスケールには達していない。 空間の関数としての屈折率を$n(x,z)$とすることで、デバイス内の波動伝搬を任意に制御できる装置を提案する。 これは、離散的なコンポーネントに依存した以前のフォトニックチップを超えるスケールであり、連続波のパラダイムの利点を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.026285531740364
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: On-chip photonic processors for neural networks have potential benefits in both speed and energy efficiency but have not yet reached the scale at which they can outperform electronic processors. The dominant paradigm for designing on-chip photonics is to make networks of relatively bulky discrete components connected by one-dimensional waveguides. A far more compact alternative is to avoid explicitly defining any components and instead sculpt the continuous substrate of the photonic processor to directly perform the computation using waves freely propagating in two dimensions. We propose and demonstrate a device whose refractive index as a function of space, $n(x,z)$, can be rapidly reprogrammed, allowing arbitrary control over the wave propagation in the device. Our device, a 2D-programmable waveguide, combines photoconductive gain with the electro-optic effect to achieve massively parallel modulation of the refractive index of a slab waveguide, with an index modulation depth of $10^{-3}$ and approximately $10^4$ programmable degrees of freedom. We used a prototype device with a functional area of $12\,\text{mm}^2$ to perform neural-network inference with up to 49-dimensional input vectors in a single pass, achieving 96% accuracy on vowel classification and 86% accuracy on $7 \times 7$-pixel MNIST handwritten-digit classification. This is a scale beyond that of previous photonic chips relying on discrete components, illustrating the benefit of the continuous-waves paradigm. In principle, with large enough chip area, the reprogrammability of the device's refractive index distribution enables the reconfigurable realization of any passive, linear photonic circuit or device. This promises the development of more compact and versatile photonic systems for a wide range of applications, including optical processing, smart sensing, spectroscopy, and optical communications.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワーク用のオンチップフォトニックプロセッサは、速度とエネルギー効率の両方において潜在的にメリットがあるが、電子プロセッサを上回る規模には達していない。 オンチップフォトニクスを設計する主要なパラダイムは、1次元の導波路で接続された比較的大きな離散成分のネットワークを作ることである。 はるかにコンパクトな代替手段は、任意のコンポーネントを明確に定義することを避け、代わりにフォトニックプロセッサの連続基板を彫刻して、2次元で自由に伝播する波を用いて直接計算を実行することである。 空間の関数としての屈折率$n(x,z)$を高速に再プログラムし、デバイス内の波動伝搬を任意に制御できる装置を提案する。 2dプログラム可能な導波路デバイスは、光導電利得と電気光学効果を組み合わせることで、スラブ導波路の屈折率の超並列変調を実現し、指数変調深さが10^{-3}$、約10^4$プログラマブル自由度を得る。 我々は,1回のパスで最大49次元の入力ベクトルを持つニューラルネットワーク推論を行うために,12\,\text{mm}^2$の関数領域を持つプロトタイプ装置を用い,母音分類では96%,7ドル7$ピクセルMNIST手書き文字桁分類では86%の精度を得た。 これは、離散的なコンポーネントに依存した以前のフォトニックチップを超えるスケールであり、連続波のパラダイムの利点を示している。 原則として、チップ面積が大きく、デバイスの屈折率分布の再プログラム性により、パッシブでリニアなフォトニック回路やデバイスの再構成が可能となる。 これにより、光学処理、スマートセンシング、分光、光通信など幅広い用途で、よりコンパクトで汎用的なフォトニクスシステムの開発が約束される。

関連論文リスト

• Design and simulation of a transmon qubit chip for Axion detection [103.69390312201169]
  超伝導量子ビットに基づくデバイスは、量子非劣化測定(QND)による数GHz単一光子の検出に成功している。 本研究では,Qub-ITの超伝導量子ビットデバイスの実現に向けた状況を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-08T17:11:42Z)
• Modular chip-integrated photonic control of artificial atoms in diamond nanostructures [0.0]
  ダイヤモンド中の原子に似たエミッタは、光学的にネットワーク化された量子メモリのリードシステムとして登場した。 ダイヤモンドナノ構造に埋め込まれた圧電駆動型原子制御PICと人工原子のモジュラーアーキテクチャを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-09T21:49:44Z)
• On-chip polarization-encoded single-qubit gates with twisted waveguides [58.720142291102135]
  我々は、その固有モードと伝達行列を閉じた形で発表するツイスト導波路の理論を開発する。 我々は、ツイスト導波路が合理的な設計制約を満たしつつ、任意の任意の偏極変換を実現することを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-27T16:00:07Z)
• Quantum-limited millimeter wave to optical transduction [50.663540427505616]
  量子情報の長距離伝送は、分散量子情報プロセッサの中心的な要素である。 トランスダクションへの現在のアプローチでは、電気ドメインと光ドメインの固体リンクが採用されている。 我々は、850ドルRbの低温原子をトランスデューサとして用いたミリ波光子の光子への量子制限変換を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-20T18:04:26Z)
• All-Photonic Artificial Neural Network Processor Via Non-linear Optics [0.0]
  本稿では,全フォトニックニューラルネットワークプロセッサを提案する。 情報はニューロンとして機能する周波数モードの振幅に符号化される。 私たちのアーキテクチャは、完全にユニタリで可逆的な計算方法を提供するという点でユニークなものです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-17T19:55:30Z)
• Experimentally realized in situ backpropagation for deep learning in nanophotonic neural networks [0.7627023515997987]
  私たちは、カスタムデザインの「フォトニックメッシュ」アクセラレーターをカスケードする、大量製造可能なシリコンフォトニックニューラルネットワークを設計します。 In situ backproagation を初めて示し、分類課題を解く。 本研究は、フォトニクス加速人工知能の新しいトレーニングパラダイムを、一般的なバックプロパゲーション手法の物理的類似に基づいて提案するものであることを示唆する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-17T17:13:50Z)
• All-optical graph representation learning using integrated diffractive photonic computing units [51.15389025760809]
  フォトニックニューラルネットワークは、電子の代わりに光子を用いて脳にインスパイアされた計算を行う。 我々は、DGNN(diffractive graph neural network)と呼ばれる全光グラフ表現学習アーキテクチャを提案する。 ベンチマークデータベースを用いたノードおよびグラフレベルの分類タスクにおけるDGNN抽出機能の利用を実演し、優れた性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-23T02:29:48Z)
• Fault-Tolerant Directional Couplers for State Manipulation in Silicon Photonic-Integrated Circuits [0.0]
  フォトニック集積回路は、通信、センシング、範囲、情報処理など、現在および将来の応用において中心的な役割を果たす。 フォールトトレラント量子コンピューティングは、非常に正確で堅牢な量子ゲートを割り当てる。 フォトニック集積導波路における単一量子ゲートに対する高忠実性指向性結合器を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-07T11:36:29Z)
• Zero-power calibration of photonic circuits at cryogenic temperatures [0.0]
  固化キセノンを用いた導波路構造の光学特性を可逆的に微調整する方法を提案する。 この研究は、超伝導検出器、デバイス、その他と並んで、コンパクトで再構成可能なフォトニック回路の統合に向けた道を開く。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-11T00:22:41Z)
• Rapid characterisation of linear-optical networks via PhaseLift [51.03305009278831]
  集積フォトニクスは優れた位相安定性を提供し、半導体産業によって提供される大規模な製造性に依存することができる。 このような光回路に基づく新しいデバイスは、機械学習アプリケーションにおいて高速でエネルギー効率の高い計算を約束する。 線形光ネットワークの転送行列を再構成する新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-01T16:04:22Z)
• Near-ideal spontaneous photon sources in silicon quantum photonics [55.41644538483948]
  集積フォトニクスは量子情報処理のための堅牢なプラットフォームである。 非常に区別がつかず純粋な単一の光子の源は、ほぼ決定的か高い効率で隠蔽されている。 ここでは、これらの要件を同時に満たすオンチップ光子源を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-19T16:46:44Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。