Un chip de silicio implementa una red neuronal basada en luz para un procesamiento de señales más rápido y con mayor eficiencia energética

• Los investigadores crearon un chip de silicio que propaga con precisión la señal luminosa, lo que demuestra 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 desarrollo de interconexiones altamente compactas y energéticamente eficientes ha sido un objetivo de investigación clave para la fotónica integrada. Tienen una amplia gama de aplicaciones, incluidas telecomunicaciones efectivas y comunicaciones entre chips de alto ancho de banda en dispositivos CMOS.

Muchos científicos de todo el mundo están trabajando 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 las redes neuronales avanzadas.

Recientemente, científicos del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología desarrollaron un chip de silicio que difunde con precisión señales ópticas a través de una pequeña red similar a un cerebro, lo que demuestra un nuevo diseño de red neuronal.

Las redes neuronales artificiales han demostrado capacidades excepcionales para aprender y modelar problemas complejos no lineales, incluido el procesamiento de imágenes, el reconocimiento de caracteres y la previsión de datos. Ahora, el equipo de investigación ha utilizado señales luminosas (en lugar de señales eléctricas) para implementar estas redes neuronales.

Ventajas del uso de luz sobre 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 y, por lo tanto, puede lograr una comunicación más larga con mayor velocidad y menor potencia.

Puede mejorar el rendimiento del análisis de datos científicos. Esto incluye la investigación de la ciencia de datos cuánticos, la búsqueda de exoplanetas y el desarrollo de sistemas de control de vehículos autónomos.

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

¿Cómo construyeron un chip óptico?

El nuevo chip de silicio utiliza señales luminosas apilando (verticalmente) dos capas de guías de ondas fotónicas. Esto confina la luz en líneas más estrechas para encaminar las señales luminosas. Más específicamente, el apilamiento de guías de onda permite una integración densa con baja diafonía y cruces de guías de onda de baja pérdida.

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

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

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

Colector de enrutamiento fotónico | Crédito: Chiles/NIST

Utilizaron nitruro de silicio para construir estas guías de ondas (cada una tiene 400 nanómetros de espesor y 800 nanómetros de ancho) y las fabricaron en 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, utilizaron una fibra óptica para dirigir una luz láser hacia el chip de silicio. El objetivo era encaminar cada entrada a todas las salidas, siguiendo un patrón de distribución de potencia o intensidad lumínica. Los diferentes niveles de potencia muestran un grado diferente de conectividad y patrón dentro del circuito.

Los investigadores mostraron 2 esquemas para controlar la intensidad de la producción:

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

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Para analizar con precisión los resultados, crearon imágenes de las señales que salen de la última capa. La salida tenía bajas tasas de error y una distribución de energía precisa. A 1320 nanómetros de longitud de onda, se encontró que la distribución uniforme y de curva de campana tenía errores medios de potencia de salida de 0,7 y 0,9 dB.