神經(jīng)形態(tài)硅基光電子：利用光基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)革新計算

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引言
近年來，受人腦信息處理能力啟發(fā)的神經(jīng)形態(tài)計算引起了廣泛關(guān)注。隨著傳統(tǒng)電子架構(gòu)接近其物理極限，研究人員正在探索實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的替代平臺。神經(jīng)形態(tài)硅基光電子是有前途的方法，利用光的力量以前所未有的速度執(zhí)行神經(jīng)計算。本文將介紹神經(jīng)形態(tài)硅基光電子的迷人世界，探討其關(guān)鍵組件、架構(gòu)和潛在應(yīng)用。

神經(jīng)形態(tài)計算基礎(chǔ)
神經(jīng)形態(tài)計算旨在模仿大腦的神經(jīng)結(jié)構(gòu)和功能，以高效處理信息。傳統(tǒng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANNs）通常在數(shù)字處理器上實現(xiàn)，這對并行、異步計算可能效率不高。神經(jīng)形態(tài)硬件通過創(chuàng)建更接近生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的專用線路來解決這種不匹配。

硅基光電子平臺
硅基光電子因其高速信號處理能力和與現(xiàn)有微電子制造工藝的兼容性，為神經(jīng)形態(tài)計算提供了一個有吸引力的平臺。在硅芯片上集成光學(xué)組件允許創(chuàng)建復(fù)雜的光電子線路，可以以光速執(zhí)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)操作。

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神經(jīng)形態(tài)硅基光電子系統(tǒng)的關(guān)鍵組件
光電子神經(jīng)元：
光電子神經(jīng)元是神經(jīng)形態(tài)硅基光電子系統(tǒng)的核心，執(zhí)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所需的關(guān)鍵非線性變換。這些神經(jīng)元可以通過多種方法實現(xiàn)：
a) 相干神經(jīng)元：
相干神經(jīng)元通過操縱光波的相位和振幅來執(zhí)行計算。通常使用分束器和相移器來控制具有明確定義的波長、模式和偏振的光的干涉。
b) 非相干神經(jīng)元：
非相干神經(jīng)元在多個波長、模式或偏振上操作光的強度。常常使用微環(huán)諧振器或電吸收調(diào)制器來實現(xiàn)非線性變換。

圖1：硅基光電子連續(xù)非線性單元及其實驗測量的傳遞函數(shù)示例。該圖顯示了通過平衡光電探測器對和電光調(diào)制器實現(xiàn)的各種光-電-光（O-E-O）傳遞函數(shù)，包括sigmoid和修正線性單元（ReLU）函數(shù)。

乘累加操作：
乘累加（MAC）操作是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的重要操作，將輸入信號與適當(dāng)?shù)臋?quán)重相結(jié)合。在硅基光電子中，可以通過兩種主要方法實現(xiàn)：
a) 相干MAC：
相干MAC操作利用光波干涉來執(zhí)行矩陣-矢量乘法。這種方法可以對路徑編碼的相干輸入光束實現(xiàn)任何幺正變換。
b) 非相干MAC：
非相干MAC操作使用不同波長或模式的選擇性濾波和衰減來執(zhí)行加權(quán)求和。這種方法通常稱為"廣播加權(quán)"，允許靈活的網(wǎng)絡(luò)拓撲。

圖2：相干（上）和非相干（下）乘累加操作。該圖比較了兩種方法，展示了相干方法如何使用幺正旋轉(zhuǎn)，而非相干方法如何利用光學(xué)復(fù)用實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)靈活性。

構(gòu)建神經(jīng)形態(tài)硅基光電子網(wǎng)絡(luò)
有了基本構(gòu)建塊，我們現(xiàn)在可以探討如何使用硅基光電子構(gòu)建完整的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
網(wǎng)絡(luò)拓撲
網(wǎng)絡(luò)拓撲的選擇取決于具體的實現(xiàn)方法：
a) 相干網(wǎng)絡(luò)：
相干網(wǎng)絡(luò)通常使用互連光電子組件的網(wǎng)格來創(chuàng)建深度前饋架構(gòu)。挑戰(zhàn)在于在整個網(wǎng)絡(luò)中保持相干路徑編碼。
b) 非相干網(wǎng)絡(luò)：
非相干網(wǎng)絡(luò)通常采用"廣播加權(quán)"協(xié)議，每個神經(jīng)元在自己的信道（波長、模式或偏振）上發(fā)射信號。這種方法允許靈活的網(wǎng)絡(luò)拓撲，包括遞歸連接。

圖3：光電子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與CPU的性能對比。該圖展示了廣播加權(quán)網(wǎng)絡(luò)的概念、實驗設(shè)置，以及與傳統(tǒng)CPU在解決洛倫茲吸引子問題上的性能比較。

c) 權(quán)重庫：
在非相干網(wǎng)絡(luò)中，由可調(diào)諧微環(huán)諧振器組成的權(quán)重庫用于實現(xiàn)神經(jīng)元之間的突觸權(quán)重。這些權(quán)重庫允許可重構(gòu)連接和可適應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。
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光電子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和學(xué)習(xí)
目前的研究主要集中在推理任務(wù)上，但片上學(xué)習(xí)是活躍的研究領(lǐng)域。正在探索的方法包括：
a) 尖峰時間依賴可塑性（STDP）：
STDP是一種受生物啟發(fā)的學(xué)習(xí)規(guī)則，已在使用相變材料的硅基光電子中得到證明。
b) 反向傳播：
研究人員正在探索使用時間反演對稱性和強度測量在相干光電子網(wǎng)絡(luò)中實現(xiàn)反向傳播的方法。

神經(jīng)形態(tài)硅基光電子網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用
1. 超快微分方程求解：
光電子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在求解復(fù)雜微分方程方面顯示出前景，例如描述洛倫茲吸引子等混沌系統(tǒng)的方程。這些網(wǎng)絡(luò)在速度方面可能比傳統(tǒng)CPU快幾個數(shù)量級。

2. 非線性規(guī)劃和模型預(yù)測控制：
光電子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高速使控制系統(tǒng)中出現(xiàn)了新的可能性，特別是在模型預(yù)測控制方面。這些網(wǎng)絡(luò)可以在微秒時間尺度上解決二次規(guī)劃問題并執(zhí)行約束，為各種應(yīng)用開辟了新的控制領(lǐng)域。

圖4：使用神經(jīng)形態(tài)光電子處理器實現(xiàn)模型預(yù)測控制（MPC）的示意圖。該圖說明了將MPC問題映射到二次規(guī)劃（QP）問題并使用連續(xù)時間遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CT-RNN）在光電子處理器上實現(xiàn)的過程。

智能信號處理：
光電子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特別適合處理已經(jīng)在光學(xué)領(lǐng)域的信號。兩個值得注意的應(yīng)用包括：
a) 光纖非線性補償：
光電子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)習(xí)和補償長距離光通信系統(tǒng)中的非線性傳輸損傷，改善信號質(zhì)量和傳輸距離。

圖5：用于光纖非線性補償?shù)墓怆娮庸杌窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)。該圖顯示了實驗設(shè)置和使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）和光電子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PNN）對32 Gbaud PM-16QAM光通信系統(tǒng)進行非線性補償所取得的性能改進。

b) 寬帶射頻信號處理：
光電子神經(jīng)元的線性組件，如權(quán)重庫，可以在光學(xué)領(lǐng)域?qū)Hz調(diào)制數(shù)據(jù)執(zhí)行降維和盲源分離。這種方法消除了數(shù)字信號處理的需求，并減少了所需的模數(shù)轉(zhuǎn)換次數(shù)。

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挑戰(zhàn)和未來方向
神經(jīng)形態(tài)硅基光電子顯示出巨大潛力，但仍然存在幾個挑戰(zhàn)：
a) 光源和放大器的集成：
將光源和放大器與硅基光電子線路緊密集成對提高性能和便于部署非常重要。
b) 新型電光材料：
引入與硅基光電子兼容的新型電光材料可以增強光電子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的功能和性能。
c) 與CMOS電子的共集成：
利用零變更CMOS硅基光電子平臺可以改善當(dāng)前硅調(diào)制器神經(jīng)元的增益帶寬權(quán)衡，并提高控制電子器件的密度。
d) 片上學(xué)習(xí)：
開發(fā)高效的片上學(xué)習(xí)算法和硬件實現(xiàn)對于創(chuàng)建自適應(yīng)和自我改進的光電子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非常重要。

結(jié)論
神經(jīng)形態(tài)硅基光電子代表了計算領(lǐng)域的一個有前景的前沿，具有創(chuàng)造超快、節(jié)能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器的潛力。通過利用光進行信息處理，這些系統(tǒng)可以解決信號處理、控制系統(tǒng)和高速通信等領(lǐng)域的復(fù)雜問題。隨著該領(lǐng)域研究的不斷進展，我們可以期待看到神經(jīng)形態(tài)硅基光電子系統(tǒng)在塑造人工智能和機器學(xué)習(xí)應(yīng)用的未來方面發(fā)揮越來越重要的作用。

參考文獻
[1] M. Nikdast, S. Pasricha, G. Nicolescu, and A. Seyedi, Eds., Silicon Photonics for High-Performance Computing and Beyond, 1st ed. Boca Raton, FL, USA：CRC Press, 2021.

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