Forskare vid National Institute of Standards and Technology (NIST) har gjort ett kiselchip som distribuerar optiska signaler exakt över ett miniatyrhjärnliknande rutnät, visar upp en potentiell ny design för neurala nätverk.

Den mänskliga hjärnan har miljarder neuroner (nervceller), var och en med tusentals kopplingar till andra neuroner. Många datorforskningsprojekt syftar till att efterlikna hjärnan genom att skapa kretsar av artificiella neurala nätverk. Men konventionell elektronik, inklusive elektriska ledningar för halvledarkretsar, hindrar ofta den extremt komplexa routing som krävs för användbara neurala nätverk.

NIST -teamet föreslår att man använder ljus istället för elektricitet som ett signalmedium. Neurala nätverk har redan visat en anmärkningsvärd kraft för att lösa komplexa problem, inklusive snabb mönsterigenkänning och dataanalys. Användning av ljus skulle eliminera störningar på grund av elektrisk laddning och signalerna skulle färdas snabbare och längre.

"Ljusets fördelar kan förbättra prestanda hos neurala nät för vetenskaplig dataanalys, såsom sökningar efter jordliknande planeter och kvantinformationsvetenskap, och påskynda utvecklingen av mycket intuitiva styrsystem för autonoma fordon, "NIST -fysikern Jeff Chiles sa.

En konventionell dator behandlar information genom algoritmer, eller mänskligt kodade regler. Däremot, ett neuralt nätverk förlitar sig på ett nätverk av anslutningar mellan behandlingselement, eller neuroner, som kan tränas för att känna igen vissa stimuli. En neural eller neuromorf dator skulle bestå av en stor, komplexa system av neurala nätverk.

Beskrivs i ett nytt papper, NIST -chipet övervinner en stor utmaning för användningen av ljussignaler genom att vertikalt stapla två lager fotoniska vågledare - strukturer som begränsar ljus till smala linjer för att dirigera optiska signaler, ungefär som ledningar leder elektriska signaler. Denna tredimensionella (3-D) design möjliggör komplexa routningssystem, som är nödvändiga för att efterlikna neurala system. Vidare, denna design kan enkelt utökas till att inkludera ytterligare vågledande lager när det behövs för mer komplexa nätverk.

De staplade vågledarna bildar ett tredimensionellt rutnät med 10 ingångar eller "uppströms" neuroner som var och en ansluter till 10 utgångar eller "nedströms" neuroner, för totalt 100 mottagare. Tillverkad på en kiselskiva, vågledarna är gjorda av kiselnitrid och är vardera 800 nanometer (nm) breda och 400 nm tjocka. Forskare skapade programvara för att automatiskt generera signal routing, med justerbara nivåer av anslutning mellan neuronerna.

Laserljus riktades in i chipet genom en optisk fiber. Målet var att dirigera varje ingång till varje utgångsgrupp, efter ett valt distributionsmönster för ljusintensitet eller effekt. Effektnivåer representerar mönstret och graden av anslutning i kretsen. Författarna demonstrerade två system för att styra utgångsintensiteten:enhetlig (varje utgång får samma effekt) och en "klockkurva" -fördelning (där mellersta neuroner får mest kraft, medan perifera neuroner tar emot mindre).

För att utvärdera resultaten, forskare gjorde bilder av utsignalerna. Alla signaler fokuserades genom ett mikroskoplins på en halvledarsensor och bearbetades till bildramar. Denna metod gör att många enheter kan analyseras samtidigt med hög precision. Utgången var mycket enhetlig, med låga felfrekvenser, bekräftar exakt effektfördelning.

"Vi har verkligen gjort två saker här, "Sa Chiles." Vi har börjat använda den tredje dimensionen för att möjliggöra mer optisk anslutning, och vi har utvecklat en ny mätteknik för att snabbt karakterisera många enheter i ett fotoniskt system. Båda framstegen är avgörande när vi börjar skala upp till massiva optoelektroniska neurala system. "