Neuronas fotónicas compactas, reconfigurables y escalables mediante microrresonadores moduladores y ponderados

Área de la Ciencia:

• Ingeniería Neuromórfica
• Fotónica
• Óptica Integrada

Sus antecedentes:

• Los desafíos de escalabilidad en la fotónica neuromórfica incluyen la fabricación, la alineación espectral y la eficiencia energética.
• Los diseños existentes a menudo requieren configuraciones ópticas complejas y una potencia significativa.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar una neurona fotónica escalable, compacta y reconfigurable.
• Superar las limitaciones en tolerancias de fabricación, alineación espectral y energía de sintonización para sistemas neuromórficos.

Principales métodos:

• Se utilizaron microrresonadores que realizan modulación y ponderación simultáneas.
• Se empleó sintonización tanto de portadora como térmica dentro de un solo dispositivo.
• Se integró una ruta de retroalimentación eléctrica corta para operación recurrente y funciones de memoria.

Principales resultados:

• Se demostró una neurona fotónica con una huella reducida y requisitos de alineación espectral relajados.
• Se logró una alta densidad de cómputo (4.67 TOPS/s/mm²) y bajo consumo de energía (0.186 mW por elemento).
• Se mostró computación espacial (convolución 3x3, <5% de error) y temporal (predicción de series temporales financieras).

Conclusiones:

• Los bancos de microrresonadores ofrecen un bloque de construcción escalable para sistemas fotónicos neuromórficos a gran escala.
• La arquitectura propuesta proporciona un equilibrio favorable de tamaño compacto, bajo consumo de energía y flexibilidad funcional.
• Este avance allana el camino para hardware de IA fotónico más eficiente y potente.