Der neue benutzerfreundliche optische Chip kann sich selbst konfigurieren, um verschiedene Funktionen auszuführen

Forscher haben einen benutzerfreundlichen optischen Chip entwickelt, der sich selbst konfigurieren kann, um verschiedene Funktionen zu erfüllen. Die positive realwertige Matrixberechnung, die sie erreicht haben, verleiht dem Chip das Potenzial für den Einsatz in Anwendungen, die optische neuronale Netze erfordern. Optische neuronale Netze können für eine Vielzahl datenintensiver Aufgaben wie Bildklassifizierung, Gesteninterpretation und Spracherkennung verwendet werden.

Photonische integrierte Schaltkreise, die nach der Herstellung neu konfiguriert werden können, um verschiedene Funktionen auszuführen, wurden bereits früher entwickelt. Allerdings sind sie tendenziell schwierig zu konfigurieren, da der Benutzer die interne Struktur und die Prinzipien des Chips verstehen und seine Grundeinheiten individuell anpassen muss.

„Unser neuer Chip kann wie eine Blackbox behandelt werden, was bedeutet, dass Benutzer seine interne Struktur nicht verstehen müssen, um seine Funktion zu ändern“, sagte Forschungsteamleiter Jianji Dong von der Huazhong University of Science and Technology in China. „Sie müssen lediglich ein Trainingsziel festlegen, und mithilfe der Computersteuerung konfiguriert sich der Chip selbst, um basierend auf der Ein- und Ausgabe die gewünschte Funktionalität zu erreichen.“

Im Tagebuch Express für optische Materialienbeschreiben die Forscher ihren neuen Chip, der auf einem Netzwerk wellenleiterbasierter optischer Komponenten namens Mach-Zehnder-Interferometer (MZIs) basiert, die in einem viereckigen Muster angeordnet sind. Die Forscher zeigten, dass sich der Chip selbst konfigurieren kann, um optisches Routing, verlustarme Aufteilung der Lichtenergie und die Matrixberechnungen zur Erstellung neuronaler Netze durchzuführen.

„Für die Zukunft erwarten wir die Realisierung größerer programmierbarer On-Chip-Wellenleiternetzwerke“, sagte Dong. „Mit weiterer Entwicklung könnte es möglich werden, optische Funktionen zu erreichen, die mit denen von feldprogrammierbaren Gate-Arrays (FPGAs) vergleichbar sind – elektrischen integrierten Schaltkreisen, die nach ihrer Herstellung neu programmiert werden können, um jede gewünschte Anwendung auszuführen.“

Erstellen des programmierbaren MZI-Netzwerks

Das vierseitige MZI-Netzwerk auf dem Chip ist potenziell nützlich für Anwendungen mit optischen neuronalen Netzwerken, die aus Netzwerken miteinander verbundener Knoten erstellt werden. Um ein optisches neuronales Netzwerk effektiv nutzen zu können, muss das Netzwerk mit bekannten Daten trainiert werden, um die Gewichtungen zwischen den einzelnen Knotenpaaren zu bestimmen – eine Aufgabe, die eine Matrixmultiplikation erfordert.

„On-Chip-Matrixoperationen wurden typischerweise mithilfe von vorwärts ausbreitenden MZI-Netzwerken oder Mikroring-Arrays implementiert“, sagte Dong. „Inspiriert von FPGAs in der Elektronik wollten wir eine topologische MZI-Netzwerkstruktur verwenden, die sowohl Feedforward- als auch Feedbackward-Ausbreitung für Matrixoperationen ermöglicht.“

Der von ihnen entwickelte Chip kann durch Anpassen der Spannungen der Elektroden neu konfiguriert werden, wodurch verschiedene Lichtausbreitungspfade im viereckigen Netzwerk entstehen. Die Forscher integrierten einen Gradientenabstiegsalgorithmus, um die Konvergenzrate der Kostenfunktion zu beschleunigen, der die Genauigkeit des Netzwerks bei jeder Trainingsiteration misst.

Nach jeder Trainingsiteration aktualisiert der Chip die Spannungen aller einstellbaren Elektroden – und nicht den Wert einer einzelnen Variablen – was die Konvergenzrate der Kostenfunktion weiter verbessert. Diese Verbesserungen tragen dazu bei, den Trainingsprozess zu beschleunigen.

Verschiedene Funktionen erreichen

Die Forscher zeigten, dass mit dem Chip eine sogenannte positive reale Matrixberechnung durchgeführt werden kann, und bestätigten damit erstmals die Machbarkeit in einem viereckigen MZI-Netzwerk. Der Fehler zwischen den Trainingsergebnissen des Chips und den Zielmatrizen war minimal.

Sie demonstrierten auch optisches Routing – einen Spezialfall der Berechnung positiver realer Matrizen – mit einem hohen Extinktionsverhältnis. Optisches Routing kann optische Signale effizient zwischen Geräten wie Prozessoren und Speichereinheiten in Rechenzentren leiten. Im Vergleich zu elektrischen Gegenstücken tragen optische Ansätze dazu bei, die Latenz und den Stromverbrauch bei der Verarbeitung einer großen Anzahl von Signalen zu reduzieren.

Darüber hinaus wurde der Chip für eine verlustarme optische Leistungsteilung verwendet, die ein einzelnes Eingangslicht in Strahlen aufteilt, die an ihrem Ausgangsport eine proportionale Energie haben. Die statistische Analyse der Ergebnisse von 11 Testsätzen ergab, dass der Energieverlust beim Splitten unter 1,16 dB blieb. Mithilfe einer verlustarmen optischen Energieaufteilung können Signale an verschiedene Komponenten auf dem Chip gesendet werden, beispielsweise an Prozessoren und Fotodetektoren. Dies erleichtert die gleichzeitige Verarbeitung von Eingangssignalen.

Die Forscher arbeiten nun an Verbesserungen am Chip, die noch mehr Möglichkeiten für den Matrixbetrieb ermöglichen würden. Sie möchten es auch für andere Anwendungen des Matrix-Computings über optische neuronale Netze hinaus nutzen.