Вот сейчас чуть ли не из каждого утюга слышно: электроника, да снова электроника. А что если электроника может уйти в прошлое? Да, такое возможно, а на смену ей придёт фотоника. Тут суть в терминах - электроника основана на движении электронов по проводникам электричества, а фотоника - соответственно, на движении фотонов по проводникам фотонов. Вместо электричества - свет! Всё просто, с одной стороны.
А с другой, всё сложно. Ведь электроника - это не только провода, а ещё и куча различных устройств - резисторы, конденсаторы, диоды, транзисторы, наконец. Я уже молчу про интегральные схемы, который содержат всё перечисленное в наномасштабе на одной кремниевой подложке. Для фотоники должны быть хотя бы аналоги подобных устройств, ну или другие, более совершенные и более интересные.
Кроме того, сейчас становятся всё более актуальными нейроморфные вычисления и нейросети, которые работают не на программном уровне, а на аппаратном, то есть нейросеть реализована при помощи тех самых электронных устройств. Что если сделать фотонный аналог нейроморфного чипа и нейроморфной памяти?
Оптические вычисления и фотонные чипы являются одними из самых важных технологических направлений. Они обладают высокой пропускной способностью, энергоэффективностью и малой задержкой, что делает их привлекательными для научных и промышленных кругов.
Однако существующие оптические вычислительные чипы имеют ограничения по энергопотреблению и размеру, что затрудняет масштабирование оптических вычислительных сетей. Это ограничение может быть преодолено благодаря развитию энергонезависимой интегрированной фотоники, которая позволяет оптическим вычислительным устройствам выполнять вычисления в памяти с нулевым статическим энергопотреблением, чем, по сути, и являются нейроморфные чипы.
И тут на сцены выходят материалы с фазовым переходом. Мы уже о них рассказывали, в контексте способа механической защиты аккумуляторов электромобилей от ударов. А тут... нейроморфные фотонные вычисления. Надеюсь, что тут не будет, как с графеном - в каждой технологической бочке затычка.
Кратко про эти материалы с фазовым переходом. По сути - это материалы, которые быстро, в пределах небольшого диапазона температур, могут менять агрегатное состояния с твёрдого на жидкое. Вот так, одно всего предложение. Ранее PCM использовались в кофейных чашках, чтобы горячие напитки оставались горячими, в тканях, которые при необходимости согревали или охлаждали людей, в жидких покрытиях, предотвращающих образование инея, и в строительных материалах, которые лучше регулируют температуру в помещении.
А теперь, материалы с фазовым переходом (PCM) могут быть многообещающими кандидатами для создания фотонной памяти и энергонезависимых нейроморфных фотонных чипов. Они обладают высоким контрастом показателей преломления между различными состояниями и обратимыми переходами, что делает их идеальными для создания крупномасштабных энергонезависимых оптических вычислительных микросхем.
Ну то есть если по-простому, при фазовом переходе у таких материалов могут сильно меняться оптические свойства. Вот вам и транзистор, и модуль памяти, и устройства для хранения весов связей нейросетей.
Однако существует проблема, связанная с необходимостью частого и быстрого переключения, которая является необходимой для непосредственного обучения потенциального нейроморфного чипа. Исследователи из Чжэцзянского университета, Вестлейкского университета и Института микроэлектроники Китайской академии наук смогли преодолеть эту проблему и добиться значительного прорыва в разработке оптических вычислительных устройств.
Они разработали 5-битную фотонную память, которая способна к быстрой энергозависимой модуляции и предложили решение для энергонезависимой фотонной сети, поддерживающей быстрое обучение. Для этого они интегрировали антимонит - PCM с малыми потерями (Sb2S3) - в кремниевую фотонную платформу. Фотонная память использует эффект дисперсии носителей PIN-диода для достижения энергозависимой модуляции с быстрым временем отклика менее 40 наносекунд, сохраняя информацию о весе.
После обучения фотонная память использует PIN-диод в качестве микронагревателя для включения многоуровневых и обратимых фазовых изменений Sb2S3, что позволяет хранить обученные веса в сети фотонных вычислений. Это приводит к невероятно энергоэффективному процессу фотонных вычислений.
Используя разработанную фотонную память и принцип работы, исследовательская группа смоделировала архитектуру оптического сверточного ядра и достигла точности более 95% в распознавании набора данных. Это продемонстрировало возможность быстрого обучения с помощью энергозависимой модуляции и сохранения веса с помощью 5-битной энергонезависимой модуляции.
Эта работа открывает новые перспективы для фотонной памяти и предлагает многообещающее решение для реализации энергонезависимых устройств в быстро обучаемых оптических нейронных сетях. Благодаря этим достижениям будущее оптических вычислений выглядит ярче, чем когда-либо прежде.
Понравилась статья? Подписывайся на канал. А если хочешь поддержать более весомо, приглашаю на наш Бусти!
