Фотонная метаструктура выполняет векторно-матричное умножение

Новая платформа кремниевой фотоники, которая может выполнять математические операции гораздо эффективнее, чем предыдущие разработки, была представлена Надер Энгета и его коллеги из Пенсильванского университета. Команда из США надеется, что ее система ускорит прогресс в области оптических вычислений.

Аналоговые оптические компьютеры могут выполнять определенные вычисления более эффективно, чем обычные цифровые компьютеры. Они работают, кодируя информацию в световые сигналы, а затем отправляя сигналы через оптические компоненты, которые обрабатывают информацию. Приложения включают оптическое изображение, обработку сигналов и решение уравнений.

Некоторые из этих компонентов могут быть изготовлены из фотонных метаматериалов, которые содержат массивы структур, размеры которых равны или меньше длины волны света. Тщательно контролируя размер и распределение этих структур, можно создать различные компоненты обработки информации.

В отличие от громоздких линз и фильтров, которые использовались при создании первых аналоговых оптических компьютеров, устройства на основе фотонных метаматериалов меньше по размеру и их легче интегрировать в компактные схемы.

Математические операции

За последнее десятилетие команда Энгеты внесла несколько важных вкладов в разработку таких компонентов. Начиная с 2014 года они показали, что фотонные метаматериалы можно использовать для выполнения математических операций со световыми сигналами.

С тех пор они расширили это исследование. «В 2019 году мы представили идею метаматериалов, которые могут решать уравнения», — говорит Энгета. «Затем в 2021 году мы распространили эту идею на структуры, которые могут решать более одного уравнения одновременно». В 2023 году команда разработала новый подход к изготовлению ультратонких оптических метарешеток.

Энгета и его коллеги теперь сосредоточились на умножении векторов на матрицы, что является жизненно важной операцией для искусственных нейронных сетей, используемых в некоторых системах искусственного интеллекта. Команда создала первую фотонную наноструктуру, способную выполнять векторно-матричное умножение. Материал был изготовлен с использованием платформы кремниевой фотоники (SiPh), которая объединяет оптические компоненты на кремниевой подложке.

Инверсный дизайн

Исследователи также использовали обратную процедуру проектирования. Вместо того, чтобы брать известную наноструктуру и определять, обладает ли она правильными оптическими свойствами, обратное проектирование начинается с набора желаемых оптических свойств. Затем фотонная структура подвергается обратному проектированию, чтобы получить эти свойства. Используя этот подход, команда разработала очень компактный материал, который подходит для умножения векторных матриц со светом.

«Объединив метод обратного проектирования с платформой SiPh, мы смогли проектировать структуры размером порядка 10–30 микрон с толщиной кремния в диапазоне 150–220 нм», — объясняет Энгета.

Команда утверждает, что ее новая фотонная платформа может выполнять векторно-матричное умножение гораздо эффективнее, чем существующие технологии. Энгета также отмечает, что платформа более безопасна, чем существующие системы. «Поскольку это вычисление умножения векторной матрицы выполняется оптически и одновременно, нет необходимости хранить информацию промежуточного этапа. Следовательно, результаты и процессы менее уязвимы для взлома».

Команда ожидает, что их подход будет иметь важные последствия для реализации искусственного интеллекта.

Исследование описано в Nature Photonics.

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
• ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• ПлатонЭСГ. Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
• ПлатонЗдоровье. Биотехнологии и клинические исследования. Доступ здесь.
• Источник: https://physicsworld.com/a/photonic-metastructure-does-vector-matrix-multiplication/