探索自动脉冲光学微振器的潜力,用于神经网络的增强和传感

科学领域:

• 综合光子学 综合光子学
• 神经形态硬件的神经形态硬件
• 人工智能的人工智能是人工智能.

背景情况:

• 光子平台为神经形态硬件提供高速,低功耗和并行处理.
• 微振解器是光学神经形态硬件的集成光子学中的关键设备.
• 微环共振器通过自我脉冲使节能非线性,色记忆和尖端生成成为可能.

研究的目的:

• 确认微振解器作为可扩展光子尖端神经网络的构建块的潜力.
• 在集成光子神经网络中展示全光学长期记忆和事件检测.

主要方法:

• 在自我脉冲模式下对单个和合的微振荡器进行实验研究.
• 使用CMOS兼容的微环共振器进行能量存储和非线性轻物质相互作用.

主要成果:

• 证实了微复原器作为节能的人工神经元的功能.
• 已证明全光学长期记忆可达10微秒.
• 展示了被编码为稳定的自我脉冲动态的输入峰值率的检测.

结论:

• 微振解器是可扩展光子尖端神经网络的有希望的构建模块.
• 完全光学长期记忆和事件检测功能可以使用微复原器集成到光子神经网络中.