Modelling of Artificial Neural Networks with Integrated Photonics

RESUME : Les algorithmes d’apprentissage profond sont des elements cles d’interconnection des objets du 21eme siecle. Ils permettent de traiter de grand ensembles de donnees rapidement et de maniere automatique. Cependant, la quantite de donnees a notre disposition ne fait qu’augmenter, et avec elle la latence et la consommation d’energie de ces algorithmes. Avec la fin de la loi de Moore, l’application du Deep Learning sur ordinateur electronique devient un defis important a relever. La photonique, permettant une grande puissance de calcul et le traitement de donnees a haute vitesse, apparait comme une potentielle alternative.Nous etudions donc la possibilite de reproduire les differentes fonctions d’un algorithme d’apprentissage profond avec des composants optiques. Ces fonctions peuvent etre resumees en quatre categories :1. Pre-traitement des donnees d’entree 2. Propagation avant des donnees 3. Analyse des donnees en sortie 4. Optimisation du reseau de neuronesUne premiere etape vers l’utilisation de reseaux optiques d’apprentissage profond, et l’objectif de ce memoire, est la production de circuits optiques concus pour une tâche precise, telle que la reconnaissance d’images. Nous nous retrouvons donc dans le cas de figure suivant :le pre-traitement des donnees d’entrees est effectue en dehors du reseau optique, et permet, en partie, la conversion des donnees d’entree en signaux optiques. L’analyse des donneesen sortie est executee en dehors du circuit, grâce a un photodetecteur qui permet de transformer la lumiere en une grandeur mesurable.----------ABSTRACT: In the information age, and particularly now in the 21st century, mankind has seen a radical shift in the world. There has never been so much data, and its rate of growth keeps climbing.We can safely say that objects are now deeply interconnected. A key tool to handle this huge amount of data and complex connections is deep learning. Deep learning algorithms help us process sizeable data sets rapidly and without human intervention. However, as we accumulate more and more data, even deep learning algorithms are not enough: their power usage is too high, and as the data sets get bigger, so too does the processing time. The limitation of Moore’s law by physical barriers, makes the application of deep learning onelectronic computers very challenging. Current research points to the usage of alternative technologies in order to overcome these limitations, whereas integrated photonics emerges as one viable solution. Indeed, optical components would allow a bigger computing power and better processing speed. Here, we study the possibility of replicating the functions we use in traditional deep learning algorithms with optical components. We can classify thesefunctions into four different categories:1. Pre-processing of input data 2. Forward propagation of data 3. Output data analysis 4. Neural network optimization.A first step towards creating optical deep learning networks is the production of optical networks designed to fulfill specific tasks, such as image recognition. In this thesis, we will study the feasibility of programming optical networks to create deep learning algorithms,by following the four categories presented before. Thus, we proceed as follows: first, the input data is pre-processed outside of the circuit.