論文の概要: All-optical temporal integration mediated by subwavelength heat antennas
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.04405v2
- Date: Tue, 05 Aug 2025 14:09:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-06 18:18:55.536112
- Title: All-optical temporal integration mediated by subwavelength heat antennas
- Title(参考訳): サブ波長熱アンテナによる全光時間積分
- Authors: Yi Zhang, Nikolaos Farmakidis, Ioannis Roumpos, Miltiadis Moralis-Pegios, Apostolos Tsakyridis, June Sang Lee, Bowei Dong, Yuhan He, Samarth Aggarwal, Nikolaos Pleros, Harish Bhaskaran,
- Abstract要約: 統合されたフレームワーク内で25万要素を超える入力ベクトルを処理できる光ニューロモルフィックコンピューティングシステム。
システムは、波長選択吸収体として機能するチタンナノアンテナを用いて、立波光学場における光駆動熱光学変調を利用する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.2288610972024854
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Optical computing systems deliver unrivalled processing speeds for scalar operations. Yet, integrated implementations have been constrained to low-dimensional tensor operations that fall short of the vector dimensions required for modern artificial intelligence. We demonstrate an all-optical neuromorphic computing system based on time division multiplexing, capable of processing input vectors exceeding 250,000 elements within a unified framework. The platform harnesses optically driven thermo-optic modulation in standing wave optical fields, with titanium nano-antennas functioning as wavelength-selective absorbers. Counterintuitively, the thermal time dynamics of the system enable simultaneous time integration of ultra-fast (50GHz) signals and the application of programmable, non-linear activation functions, entirely within the optical domain. This unified framework constitutes a leap towards large-scale photonic computing that satisfies the dimensional requirements of AI workloads.
- Abstract(参考訳): 光コンピューティングシステムはスカラー演算のための非分散処理速度を提供する。
しかし、統合実装は、現代の人工知能に必要なベクトル次元に劣る低次元テンソル演算に制約されている。
本稿では,時間分割多重化に基づく全光学ニューロモルフィックコンピューティングシステムについて述べる。
このプラットフォームは、波長選択吸収体として機能するチタンナノアンテナを用いて、立波光学場における光駆動熱光学変調を利用する。
反対に、システムの熱時間ダイナミクスは、超高速(50GHz)信号の同時統合と、プログラマブルで非線形なアクティベーション関数の適用を可能にする。
この統合されたフレームワークは、AIワークロードの次元要求を満たす大規模なフォトニクスコンピューティングへの飛躍を構成する。
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