美国制造新型硅芯片 演示光学神经网络

  ICCSZ讯 美国国家标准与技术研究所(NIST)的研究人员制造了一种新的硅芯片，可以精确地通过微型类脑网格分发光学信号，展示了神经网络潜在的创新设计方案。

  人脑拥有数十亿个神经元(神经细胞)，每个神经元与其他神经元有成千上万个连接。许多计算研究类项目旨在通过创建人工神经网络电路来模拟大脑。但是传统的电子器件，包括半导体电路的电气布线，往往会阻碍有用的神经网络所需的极其复杂的布线。

  技术突破

  NIST团队提出了使用光而不是电作为信号媒介。神经网络已经在解决复杂问题方面表现出了非凡的力量，包括快速模式识别和数据分析。光的使用将消除由于电荷引起的干扰，并且光信号将能更快和更远地传播。

  NIST物理学家Jeff Chiles表示：“光的优势可以提高神经网络在科学数据分析方面的性能，例如搜索类似地球的行星和量子信息科学，并加速无人驾驶汽车高度直观的控制系统的开发。”

  传统计算机是通过算法或人工编码规则处理信息。相比之下，神经网络依赖于处理单元或神经元之间的连接网络，其可以被训练以识别某些刺激模式。神经或神经形态计算机将由大型复杂的神经网络系统组成。

  在已发表的研究成果中介绍到，NIST芯片通过垂直堆叠两层光子波导结构克服了使用光信号的主要挑战，光子波导结构将光限制在狭窄的线路中，以实现光信号的布线，就像采用电线传输电信号一样。这种三维(3D)设计实现了复杂的布线方案，这是模拟神经系统所必需的。此外，当需要更复杂的网络时，这种设计可以很容易扩展到包含更多的波导层。

  堆叠的波导结构形成一个三维网格，该网格具有10个输入神经元，每个神经元连接到10个输出神经元，共计100个接收器。这些波导结构是在硅晶圆上制造的，由氮化硅制成，每个波导结构长度为800纳米(nm)，厚度为400nm。研究人员开发了一种可自动生成信号布线的软件，并在神经元之间能进行可调节的连接。

  激光通过光纤传输到芯片。目标是按照选定的光线强度或功率分布模式将每个输入路由到每个输出组。功率等级代表了电路中连接模式和程度。研究成果的作者展示了两种控制输出强度的方案：一致的(每个输出接收相同的功率)和“钟形曲线”分布(中间的神经元接收最大的功率，而外围神经元接收功率较少)。

  为了评估结果，研究人员制作了输出信号的图像。所有信号通过显微镜透镜聚焦到半导体传感器上，并处理成图像帧。该方法使许多器件可以同时在高分辨率条件下分析。输出高度地一致，错误率低，确保了精确的功率分布。

  图为NIST的片上网格精确分发光信号，展示了神经网络的潜在新型设计方案。三维结构实现了复杂的布线方案，这是模仿大脑所必需的。光信号可以比电信号传播得更远更快。

  重要意义

  Jeff Chiles指出：“在这项研究中，我们真正做了两件事，我们已经开始使用三维结构来实现更多的光学连接，同时我们开发了一种新的测量技术，可以快速表征光子系统中的许多器件。随着我们的研究开始扩展到大规模的光电神经系统，这两项进展都至关重要。”

  成果发表

  Jeff Chiles, Sonia M. Buckley, Sae Woo Nam, Richard P. Mirin, Jeffrey M. Shainline. Design, fabrication, and metrology of 10 × 100 multi-planar integrated photonic routing manifolds for neural networks. APL Photonics, 2018; 3 (10): 106101 DOI: 10.1063/1.5039641