新型芯片：成功演示光学神经网络！

近日，美国国家标准与技术研究院（NIST）的研究人员制造出一种硅芯片，它可以通过微型类脑网络精准地分发光信号，有望成为一种新型神经网络设计。

背景

人类大脑拥有数十亿个神经元（神经细胞），每个神经元与其他神经元之间存在着几千个连接。许多计算研究项目都希望通过创造人工神经网络电路来模仿人脑。但是，传统的电子器件，包括半导体电路的电线，通常都无法满足有用的神经网络所需的极度复杂的线路。

创新

近日，美国国家标准与技术研究院（NIST）的研究人员制造出一种硅芯片，它可以通过微型类脑网络精准地分发光信号，有望成为一种新型神经网络设计。

技术

NIST 团队建议采用光线取代电流作为信号媒介。在解决复杂问题方面，神经网络已经展示出了非凡的能力，包括快速模式识别和数据分析。采用光线可以消除电荷所带来的干扰，并且信号可以传输得更快且更远。

NIST 物理学家 Jeff Chiles 表示：“光线有利于改善神经网络的性能，这些神经网络可用于科学数据分析，例如搜索类地行星以及量子信息科学，并加速高度直观的无人驾驶汽车控制系统的开发。”

传统的计算机一般通过算法或者人为编码的规则来处理信息。相比而言，神经网络却依赖于处理元件或者神经元之间的网络连接，这些处理元件或者神经元可以经过训练识别特定的刺激模式。一个神经或者仿神经的电脑会由大量复杂的神经网络系统组成。

正如一篇新论文中所描述的，NIST 设计的芯片通过垂直堆叠两层光子波导，克服了采用光信号的主要挑战。这种结构将光线囚禁于狭窄的线路中，来路由光信号，很大程度上类似于采用电线路由电信号。这种三维设计带来了复杂的路由机制，这对于模仿神经系统来说很有必要。更进一步说，根据更复杂的网络需求，这种设计可以经过简单扩展，包含更多的波导层。

这些堆叠的波导组成了一个三维网络，其中具有10个输入或“上游”（upstream）神经元，每个“上游”神经元都连接着10个输出或“下游”（downstream）神经元，总共100个接收器。波导由氮化硅制成，基于硅晶圆制造，每个波导的宽度为800纳米，厚度为400纳米。研究人员通过设计软件来自动生成信号路由以及神经元之间可调整的连接程度。

（图片来源：参考资料【2】）

（图片来源：参考资料【2】）

激光经过光纤传输到芯片中。目标就是，根据选定的光线强度或者功率的分配模式，将每个输入路由到输出组。功率等级代表了电路中连接的模式和程度。论文作者展示了两种输出强度的控制机制：统一的（每个输出接收相同的功率）和“钟形曲线”分布（中间的神经元接收最大的功率，而外围的神经元接收的功率较少。）

为了评估结果，研究人员制作了输出信号的图像。所有的信号通过显微透镜聚焦到半导体传感器上，然后经过处理变成图像帧。这种方法让许多设备可以同时在高分辨率条件下分析。这种输出高度统一，错误率低，具有精确的功率分布。

（图片来源：参考资料【2】）

（图片来源：参考资料【2】）

价值

Chiles 表示：“在这里，我们真正做了两件事情。我们已经开始采用三维来保证更多的光学连接，并且我们也开发出一种新型测量技术，迅速地分类光子系统中的许多设备。随着我们开始扩展至大规模的光电神经系统，这些进展都显得非常重要。”

关键字

芯片、光学、神经网络

参考资料

【1】https://www.nist.gov/news-events/news/2018/07/nist-chip-lights-optical-neural-network-demo

【2】J. Chiles, S.M. Buckley, S.W. Nam, R.P. Mirin and J. M. Shainline. Published July 26, 2018. Design, fabrication and metrology of 10x100 multi-planar integrated photonic routing manifolds for neural networks. APL Photonics. doi:10.1063/1.5039641