Un réseau neuronal photonique-électronique au silicium qui pourrait améliorer les systèmes de transmission sous-marins

Un réseau neuronal photonique-électronique au silicium qui pourrait améliorer les systèmes de transmission sous-marins

Credit: Huang et al.

Nous assistons actuellement à une explosion du trafic réseau. De nombreux services et applications émergents, tels que les services cloud, les plateformes de streaming vidéo et l’Internet des objets (IOT), augmentent encore la demande de communications à haute capacité. Les systèmes de communication optique, technologies qui transfèrent les informations par voie optique à l’aide de fibres, sont l’épine dorsale des réseaux de communication d’aujourd’hui des infrastructures fixes et sans fil et des centres de données.

Au cours de la dernière décennie, la croissance d’Internet a été rendue possible par une technique connue sous le nom de traitement du signal numérique (DSP), qui peut aider à réduire les distorsions de transmission. Cependant, le DSP est actuellement mis en œuvre à l’aide de circuits intégrés (CI) CMOS. Il repose donc fortement sur la loi de Moore, qui a atteint ses limites en termes de dissipation de puissance, de densité et de solutions d’ingénierie réalisables.

En conséquence, les distorsions causées par un phénomène connu sous le nom de non-linéarité de la fibre ne peuvent pas être compensées par le DSP, car cela nécessiterait trop de puissance de calcul et de ressources. Les non-linéarités des fibres restent le principal effet limitant sur les systèmes de transmission longue distance.

Des chercheurs du Princeton Lightwave Lab et du NEC Laboratory America ont récemment créé un nouveau matériel de réseau neuronal qui pourrait aider à surmonter cette limitation, en compensant les effets néfastes de la non-linéarité de la fibre. Ce réseau de neurones, présenté dans un article publié dans Nature Électronique, est exécuté sur un système photonique-électronique à base de silicium composé de quelques neurones, qui peut, en principe, surpasser les puces DSP commerciales en termes de débit, de latence et de consommation d’énergie. »

“La recherche sur la” photonique neuromorphique “à Princeton a commencé par une découverte de notre superviseur, le professeur Paul Prucnal, et du neuroscientifique David Rosenbluth”, a déclaré Chaoran Huang, l’un des chercheurs qui a mené l’étude. Tech Xplore. « Ces deux chercheurs ont découvert que les dispositifs photoniques et les neurones biologiques sont régis par des équations différentielles identiques, alors que les « neurones photoniques » ont une échelle de temps d’environ la picoseconde à la nanoseconde alors que les neurones biologiques ont une échelle de temps d’environ une milliseconde. »

Les travaux précédents du professeur Prucnal et de Rosenbluth ont inspiré l’équipe à commencer à développer du matériel neuromorphique hautement performant basé sur la photonique. Idéalement, ce matériel serait capable d’exécuter des réseaux de neurones artificiels à l’échelle de la nanoseconde, donc nettement plus rapidement que les systèmes électroniques conventionnels.

Par la suite, certains des chercheurs de l’équipe ont créé une nouvelle architecture de réseau optique basée sur le protocole de diffusion et de pondération. Cette architecture prometteuse leur a permis de construire des réseaux optiques à grande échelle, composés de neurones photoniques et de résonateurs à micro-anneaux accordables, qui mettent en œuvre les poids dits synaptiques. Dans cette architecture, les neurones photoniques et les résonateurs à micro-anneaux sont connectés par des guides d’ondes optiques sur des puces de silicium.

“Ces avancées donnent à notre réseau de neurones photoniques l’évolutivité nécessaire pour exécuter des applications du monde réel”, a expliqué Huang. « Depuis lors, nous recherchons des applications d’IA où la photonique peut surpasser l’électronique. Nous et nos collaborateurs du département Optical Networking + Sensing de NEC Laboratory America avons créé un processeur photonique capable de traiter des signaux de communication optique à grande vitesse, afin de résoudre le limitations pressantes de la capacité du DSP à l’ère de la loi de Moore après la loi.”

Les DSP sont des composants matériels que l’on peut trouver dans de nombreux appareils intelligents. Au cours des dernières décennies, les DSP ont alimenté le développement de nombreux systèmes connectés à Internet. La mise à l’échelle des implémentations DSP sur les circuits semi-conducteurs CMOS, cependant, repose fortement sur la loi de Moore. Il s’agit d’une limitation cruciale, car les semi-conducteurs conventionnels ont maintenant atteint leur limite en termes de dissipation de puissance et de densité.

« La capacité du DSP pourrait avoir de plus en plus de difficultés à maintenir l’expansion exponentielle continue du trafic Internet à l’ère post-loi de Moore », a déclaré Huang. « Nous résolvons ce problème à l’aide d’un réseau de neurones implémenté matériellement sur une puce photonique intégrée activée par la photonique au silicium, qui peut traiter des signaux optiques en temps réel, c’est-à-dire prédire et compenser les non-linéarités des fibres sur une liaison de transmission sous-marine transpacifique de plus de 10 000 km. .”

Le réseau de neurones photoniques développé par Huang et ses collègues est basé sur des guides d’ondes et des dispositifs photoniques de haute qualité, tels que des photodétecteurs et des modulateurs conçus à l’origine pour être utilisés dans les communications optiques. Cela permet finalement au réseau de prendre en charge les débits de communication par fibre optique, ce qui pourrait permettre un traitement en temps réel à l’aide de réseaux optiques nouvellement développés. Le réseau de neurones au silicium créé par les chercheurs est également entièrement programmable et est basé sur le protocole dit de diffusion et de poids, qui a été introduit dans l’un de leurs articles précédents.

“Ce protocole utilise le concept de multiplexage par répartition en longueur d’onde (WDM) pour permettre des interconnexions évolutives entre les neurones photoniques”, a expliqué Huang. “Les neurones de cette architecture produisent des signaux optiques avec des longueurs d’onde distinctes. Ces neurones photoniques sont multiplexés dans un seul guide d’ondes et diffusés à tous les autres. Des pondérations sont appliquées aux signaux codés sur plusieurs longueurs d’onde à l’aide de groupes de filtres de longueur d’onde accordables.”

Un réseau neuronal photonique-électronique au silicium qui pourrait améliorer les systèmes de transmission sous-marins

Credit: Huang et al.

Le protocole proposé par les chercheurs modifie la transmission des signaux à travers un filtre en réglant le filtre le long de son bord de transmission, multipliant essentiellement les signaux avec un poids souhaité. Les signaux « pondérés » résultants sont ensuite envoyés à un photodétecteur qui peut recevoir des signaux de plusieurs longueurs d’onde en parallèle et les additionner.

Le photocourant généré au cours de ce processus initial entraîne un modulateur optique qui convertit le photocourant électrique en puissance optique. Cela signifie que dans le réseau photonique de l’équipe, des modulateurs optiques assument des fonctions d’activation non linéaires, servant de neurones artificiels.

“Généralement, l’interconnectivité des réseaux de neurones est la source de la majeure partie de la charge de calcul”, a déclaré Huang. “Ce problème peut être résolu de deux manières par notre réseau neuronal photonique-électronique. Premièrement, les opérations d’addition de poids peuvent être effectuées en parallèle et sans nécessiter d’opérations logiques. Ainsi, elles présentent des tendances distinctes et favorables en termes de dissipation d’énergie, de latence, la diaphonie et la bande passante, par rapport aux circuits neuromorphiques électroniques.”

En plus d’effectuer des opérations d’addition de poids en parallèle, le réseau créé par Huang et ses collègues a une interconnectivité améliorée, car il peut transporter de nombreux signaux simultanément. Ceci est rendu possible par un processus connu sous le nom de multiplexage en longueur d’onde.

“Un réseau pourrait prendre en charge N connexions neuronales supplémentaires sans ajouter de fils physiques en associant chaque nœud à une couleur de lumière”, a expliqué Huang. “Dans les circuits neuromorphiques électroniques, en revanche, un autre neurone ajoute N plus de connexions – une situation prohibitive si N est large.”

Ses qualités uniques rendent le réseau neuronal photonique-électronique au silicium idéal pour créer de grands systèmes contenant des centaines de neurones artificiels sur des puces individuelles, en utilisant seulement quelques guides d’ondes d’interconnexion. Cela pourrait avoir des implications notables pour la création d’une variété de dispositifs de communication et de traitement.

“Bien qu’il y ait eu des travaux impressionnants sur les réseaux de neurones photoniques (voir des articles récents dans Nature ici et ici), ces systèmes résolvent des problèmes de jouets comme la reconnaissance des chiffres)”, a déclaré Huang. “Notre travail montre peut-être la première démonstration pratique d’un réseau de neurones photoniques pour une tâche qui n’est pas triviale et qui a des conséquences de grande envergure. Dans notre article récent, nous avons montré comment un réseau de neurones implémenté dans le matériel sur une puce photonique intégrée activée par la photonique sur silicium peut traiter des signaux optiques en temps réel.”

Dans leur article, l’équipe a évalué le potentiel du nouveau réseau qu’elle a développé pour réduire les effets néfastes de la non-linéarité de la fibre sur les performances d’un système de transmission transpacifique à fibre optique réparti sur 10 080 km. Lors de leurs tests, ils ont découvert qu’il pouvait compenser les non-linéarités de la fibre optique et améliorer le facteur de qualité du signal produit par le système.

Une caractéristique du réseau développé par Huang et ses collègues est qu’il utilise des guides d’ondes et des dispositifs photoniques de haute qualité. Cela améliore considérablement ses performances, ce qui en fait une solution prometteuse pour répondre aux limites de capacité du réseau optique associées au ralentissement de la loi de Moore.

À l’avenir, le nouveau réseau de neurones créé par cette équipe de chercheurs pourrait contribuer à améliorer les performances des outils de communication optique. Jusqu’à présent, Huang et ses collègues n’ont utilisé leur réseau que pour traiter les distorsions de signal dans un seul canal de longueur d’onde. Cependant, ils pensent qu’il pourrait également être appliqué à plusieurs systèmes à fibres optiques WDM.

“Nous prévoyons maintenant d’utiliser cette architecture unique pour traiter plusieurs canaux WDM en parallèle et dans le domaine optique”, a déclaré Huang. « Cela entraînerait une augmentation de la bande passante au-dessus du THz, bien au-delà de la capacité du DSP. Cette fonctionnalité unique aide à la compensation non linéaire intercanal dans un système de communication WDM, avec lequel le DSP a du mal, tout en offrant un fonctionnement à faible consommation d’énergie en éliminant les ADC énergivores (qui peuvent consommer plus de 40 % de l’énergie dans certains systèmes de transmission.”

En raison de leurs caractéristiques avantageuses, telles qu’une faible latence et une faible consommation d’énergie, les réseaux de neurones photoniques pourraient finalement avoir une large gamme d’applications intéressantes. Par exemple, ils pourraient être utilisés pour améliorer les performances des outils d’apprentissage automatique, de programmation non linéaire et de traitement du signal. Dans leurs prochaines études, Huang et ses collègues prévoient d’évaluer les performances de leur réseau neuronal photonique-électronique sur certaines de ces applications supplémentaires.


Informatique tout optique basée sur des réseaux de neurones convolutifs


Plus d’information:
Chaoran Huang et al, Un réseau de neurones photoniques-électroniques au silicium pour la compensation de la non-linéarité des fibres, Nature Électronique (2021). DOI : 10.1038 / s41928-021-00661-2

Alexander N. Tait et al, Broadcast and Weight: An Integrated Network For Scalable Photonic Spike Processing, Journal de la technologie des ondes lumineuses (2014). DOI : 10.1109 / JLT.2014.2345652

© 2022 Réseau Science X

Citation: Un réseau neuronal photonique-électronique au silicium qui pourrait améliorer les systèmes de transmission sous-marins (2022, 7 janvier) récupéré le 7 janvier 2022 sur https://techxplore.com/news/2022-01-silicon-photonic-electronic-neural-network-submarine .html

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