新型芯片点亮了光学神经网络技术

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美国国家标准与技术研究所（NIST）的研究人员已经制造出一种硅芯片，它可以精确地分布在一个类似脑的微型网格上，展示了一种潜在的神经网络设计方案。 MPzqw)_-v  
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人脑有数十亿个神经元（神经细胞），每个神经元与其他神经元有数千个连接。许多计算研究项目的目的是通过创建人工神经网络的电路来模拟大脑。但是传统的电子电路，包括半导体电路的电气布线，常常阻碍有用的神经网络所需的极其复杂的路由。 :o}7C%Q8  
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美国国家标准技术研究所小组建议使用光而不是电作为信号媒介。神经网络已经解决了复杂的问题，包括快速模式识别和数据分析。光的使用会消除由于电荷而产生的干扰，信号会更快、更远地传播。 *7*g! km  
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美国国家标准技术研究所的物理学家Jeff Chiles说：“光的优势可以改善神经网络对科学数据分析的性能，例如搜索地球类行星和量子信息科学，并加速自主车辆的高度直观的控制系统的发展。” iI&SI#; _  
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传统的计算机通过算法或人类编码规则处理信息。相比之下，神经网络依赖于处理元件或神经元之间的连接网络，其可以被训练来识别特定的刺激模式。神经或神经形态计算机将由一个庞大复杂的神经网络系统组成。 >Dtw^1i  
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在一篇新论文中，美国国家标准技术研究所芯片克服了通过垂直堆叠两层光子波导结构对光信号的使用的一个主要挑战，该结构将光限制在窄线中以路由光信号，就像电线路由电信号一样。这种三维（3-D）设计实现了复杂的路由方案，这是模仿神经系统所必需的。此外，这种设计可以容易地扩展到在需要更复杂的网络时并入附加波导层。 l"*>>/U k  
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堆叠波导形成10个输入或“上游”神经元的三维网格，每个神经元连接到10个输出或“下游”神经元，总共有100个接收器。在硅晶片上制作，波导由氮化硅制成，每800纳米宽（nm）和400纳米厚。研究人员创建了自动生成信号路由的软件，神经元之间具有可调的连接性水平。 McsqMI6  
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激光通过光纤被引导到芯片中。目标是将每个输入路由到每一个输出组，按照所选择的光强度或功率分布模式。功率电平表示电路中的连通性的模式和程度。作者展示了两种控制输出强度的方案：均匀（每个输出接收相同的功率）和“钟形曲线”分布（其中中间神经元接收最大功率，而周围神经元接收较少）。 /@#)j( eY/  
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为了评估结果，研究人员制作了输出信号的图像。所有信号通过显微镜透镜聚焦到半导体传感器上并被处理成图像帧。该方法允许多种设备同时进行高精度的分析。输出高度均匀，误差率低，证实了精确的功率分布。 V$v;lvt^Uq  
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“我们在这里确实做了两件事，”Chiles说。“我们已经开始使用第三维来实现更多的光学连通性，并且我们已经开发出一种新的测量技术来快速表征光子系统中的许多器件。这两个进步是至关重要的，因为我们开始扩大到大规模的光电子神经系统中。” aRG[F*BY  
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原文来源：https://phys.org/news/2018-07-chip-optical-neural-network-demo.html（实验帮译）