Neuromorphic photonic networks using silicon photonic weight banks
Pourquoi ce travail est-il dans la base ?
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.
Résumé
Photonic systems for high-performance information processing have attracted renewed interest. Neuromorphic silicon photonics has the potential to integrate processing functions that vastly exceed the capabilities of electronics. We report first observations of a recurrent silicon photonic neural network, in which connections are configured by microring weight banks. A mathematical isomorphism between the silicon photonic circuit and a continuous neural network model is demonstrated through dynamical bifurcation analysis. Exploiting this isomorphism, a simulated 24-node silicon photonic neural network is programmed using "neural compiler" to solve a differential system emulation task. A 294-fold acceleration against a conventional benchmark is predicted. We also propose and derive power consumption analysis for modulator-class neurons that, as opposed to laser-class neurons, are compatible with silicon photonic platforms. At increased scale, Neuromorphic silicon photonics could access new regimes of ultrafast information processing for radio, control, and scientific computing.
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La notice
- Revue
- Scientific Reports
- Thématique
- Neural Networks and Reservoir Computing
- Domaine
- Computer Science
- Établissements canadiens
- —
- Organismes subventionnaires
- Natural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of WashingtonNational Science Foundation
- Mots-clés
- Neuromorphic engineeringPhotonicsComputer scienceSilicon photonicsEmulationArtificial neural networkSiliconBenchmark (surveying)Electronic engineeringMaterials scienceArtificial intelligenceOptoelectronicsEngineering
- Résumé présent dans OpenAlex
- oui