Chip de silicio implementa red neuronal basada en luz para procesamiento de señales más rápido y eficiente energéticamente

Investigadores han creado un chip de silicio que difunde con precisión señales ópticas, demostrando un nuevo diseño de red neuronal. La luz elimina la interferencia causada por la carga eléctrica y puede viajar más rápido y más lejos.

El desafío de las interconexiones fotónicas

Desarrollar interconexiones altamente compactas y eficientes energéticamente ha sido un objetivo clave de investigación en fotónica integrada. Estas tienen una amplia gama de aplicaciones, incluyendo telecomunicaciones efectivas y comunicaciones cruzadas de alto ancho de banda en dispositivos CMOS.

Numerosos científicos en todo el mundo trabajan en circuitos de redes neuronales artificiales para emular el cerebro humano. Sin embargo, el cableado eléctrico tradicional de los circuitos semiconductores no es capaz de manejar el enrutamiento intensamente complejo necesario para redes neuronales avanzadas.

Avance del NIST: difracción óptica precisa

Recientemente, científicos del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) desarrollaron un chip de silicio que difunde con precisión señales ópticas a través de una diminuta cuadrícula similar al cerebro, demostrando un nuevo diseño de red neuronal.

Las redes neuronales artificiales han demostrado capacidades excepcionales en el aprendizaje y modelado de problemas complejos no lineales, como procesamiento de imágenes, reconocimiento de caracteres y predicción de datos. Ahora, el equipo de investigación ha utilizado señales de luz (en lugar de señales eléctricas) para implementar estas redes neuronales.

Ventajas de usar luz frente a señales eléctricas

La razón principal para usar luz en lugar de señales eléctricas es que la luz elimina la interferencia causada por la carga eléctrica, logrando así comunicaciones de mayor distancia con mayor velocidad y menor consumo de energía.

Esto puede mejorar el rendimiento en el análisis de datos científicos, incluyendo la investigación en ciencia de datos cuánticos, la búsqueda de exoplanetas y el desarrollo de sistemas de control para vehículos autónomos.

Una computadora tradicional procesa datos mediante reglas codificadas o algoritmos, mientras que la red neuronal depende de múltiples conexiones entre unidades de procesamiento llamadas neuronas. Las múltiples capas de neuronas pueden entrenarse para realizar tareas específicas. Típicamente, una máquina neuromórfica contiene una estructura grande y compleja de redes neuronales.

¿Cómo construyeron el chip óptico?

El nuevo chip de silicio utiliza señales de luz apilando (verticalmente) dos capas de guías de onda fotónicas. Esto confina la luz en líneas más estrechas para enrutar las señales ópticas. Más específicamente, el apilamiento de guías de onda permite una integración densa con bajo cruce de señal y bajas pérdidas en cruces de guías de onda.

Referencia: APL Photonics | doi:10.1063/1.5039641 | NIST

El diseño 3D permite esquemas de enrutamiento complejos y puede integrarse con capas adicionales para realizar tareas más complicadas.

En este trabajo, presentaron guías de onda apiladas que crean una cuadrícula 3D con 10 entradas cada una conectada a 10 salidas. Básicamente, es un enrutamiento entre dos capas de una red neuronal feed-forward con un total de 100 receptores.

Variety de enrutamiento fotónico | Crédito: Chiles / NIST

Utilizaron nitruro de silicio para construir estas guías de onda (cada una de 400 nanómetros de grosor y 800 nanómetros de ancho) y las fabricaron sobre una oblea de silicio. También desarrollaron un programa dedicado para producir automáticamente el enrutamiento de señales, con un nivel de conectividad apropiado (configurable) entre las neuronas.

Luego, usaron una fibra óptica para dirigir luz láser al chip de silicio. El objetivo era enrutar cada entrada a todas las salidas, siguiendo un patrón de distribución de potencia o intensidad de luz. Diferentes niveles de potencia muestran un grado diferente de conectividad y patrón dentro del circuito.

Los investigadores mostraron dos esquemas para controlar la intensidad de salida:

1. Uniforme: todas las salidas reciben la misma potencia.
2. Distribución de campana: la mayor parte de la potencia se transfiere a las neuronas centrales.

Para analizar precisamente los resultados, crearon imágenes de las señales que salen de la última capa. La salida tuvo bajas tasas de error y una distribución de potencia precisa. A 1320 nanómetros de longitud de onda, la distribución uniforme y la de campana mostraron errores medios de potencia de salida de 0,7 y 0,9 dB respectivamente.