Photonic neuromorphic processors based on semiconductor lasers' dynamics for reservoir computing and spiking neural networks
Authors: Σκοντράνης Μενέλαος 
Published: January 2025

Η παρούσα διδακτορική διατριβή μελετά την ανάπτυξη φωτονικών νευρομορφικών επεξεργαστών (ΝΕ) που απευθύνονται στις εξής τρεις κρίσιμες προκλήσεις των Big Data και του Internet of Things: την υψηλή ταχύτητα επεξεργασίας, την χαμηλή κατανάλωση ισχύος και την ελαχιστοποίηση του υλικού. Η αντιμετώπιση των εν λόγω προκλήσεων ανατέθηκε στα βιοεμπνευσμένα Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα. Ωστόσο, η ταυτόχρονη επίτευξη δύο βασικών, αλλά αντικρουόμενων στόχων περιόρισε την αποτελεσματικότητά τους, καθώς ήταν αναγκαία η αύξηση του αριθμού των νευρώνων και των συνάψεων παράλληλα με τον περιορισμό της καταναλισκόμενης ισχύος και της πολυπλοκότητας. Σε αυτό το πλαίσιο, επιλέχθηκαν οι χαμηλής κατανάλωσης ΝΕ, οι οποίοι όμως αδυνατούσαν να μειώσουν την αυξανόμενη πολυπλοκότητα και συνδεσιμότητα. Για το λόγο αυτό, οι ΝΕ υιοθέτησαν αρχές των Time Delay Network (TDN) που υλοποιούν χρονικά πολυπλεγμένους νευρώνες και συνάψεις. Μειώθηκαν, έτσι, οι απαιτήσεις του υλικού, αλλά και ο ρυθμός επεξεργασίας. Στόχος της παρούσας διατριβής είναι η αξιοποίηση της υψηλής ταχύτητας των φωτονικών δομών, ώστε να ενισχυθούν οι δυνατότητες επεξεργασίας των TDN ΝΕ. Κατ’ αρχάς αναλύθηκε ένας φωτονικός TDN ΝΕ βασισμένος σε ένα spin VCSEL κβαντικών τελειών. Το προταθέν σύστημα επιτυγχάνει τον τετραπλασιασμό του αριθμού των νευρώνων συγκλίνοντας σε επιδόσεις με τους σύγχρονους επεξεργαστές με τη χρήση λιγότερων νευρώνων συγκριτικά με λοιπές παρόμοιες διατάξεις. Επιπλέον, η χρήση πολλαπλών μασκών και η έγχυση των μη διαμορφωμένων πεδίων βελτιστοποιεί τις επιδόσεις του συστήματος και ελαχιστοποιεί τις απαιτήσεις του υλικού. Συνεχίζοντας, ερευνήθηκε πειραματικά και αριθμητικά ένας επαναδιαμορφώσιμος φωτονικός TDN ΝΕ ερειδόμενος σε Fabry-Perot (FP) λέιζερ. Επιβεβαιώθηκε πειραματικά η δυνατότητα αύξησης του αριθμού των εικονικών νευρώνων και των επιδόσεων του FP-TDN αξιοποιώντας την πολύτροπη εκπομπή του FP. Μετέπειτα απεδείχθη αριθμητικά η αύξηση του ρυθμού επεξεργασίας του FP-TDN χωρίς να υπάρξει μείωση της ακρίβειας του επεξεργαστή μέσω μιας νέας τεχνικής Φασματοχρονικής Πολυπλεξίας (SPTM). O FP TDN ΝΕ σε συνδυασμό με το SPTM κατέγραψε ρυθμούς σφάλματος ίσους με 10-4 χρησιμοποιώντας μήκος ανάδρασης 140 ps, ενώ η HD-FEC συμβατότητα του συστήματος επιτεύχθηκε ακόμη και για χρόνους των 60 ps. Σημειώνεται ότι ο FP-TDN κατέγραψε ακρίβεια 95.95% στην κατηγοριοποίηση των εικόνων του MNIST επιτυγχάνοντας ρυθμό 255.1Mimages/sec. Στο επόμενο κεφάλαιο παρατίθεται ένα χρονικά πολυπλεγμένο δίκτυο με spiking νευρώνες. Ειδικότερα, παρουσιάστηκε ένα βαθύ φωτονικό spiking συνελικτικό νευρωνικό δίκτυο βασισμένο σε VCSEL νευρώνες, το οποίο εκμεταλλευόμενο τη χρονική πολυπλεξία δύναται να ρυθμίσει τον αριθμό των πραγματικών νευρώνων από 62 έως 2020 ανάλογα με τις απαιτήσεις του ρυθμού επεξεργασίας. Το παρόν δίκτυο επέδειξε δυνατότητες μάθησης χωρίς επιτήρηση, υψηλή ανοχή στο θόρυβο και ρυθμούς επεξεργασίας από 5 ns έως 720 ns ανά εικόνα. Τέλος, αναπτύχθηκε ένα spiking TDN βασισμένο σε VCSEL, το οποίο δύναται να κατηγοριοποιήσει με υψηλή ακρίβεια δεδομένα από τις βάσεις δεδομένων Iris, MNIST, αλλά και από πειραματικές εικόνες κυτταρομετρίας καταναλίσκοντας μόλις 3.23pJ ανά εικόνα. Ο συγκεκριμένος ΝΕ ενoποιεί για πρώτη φορά τα πεδία των ΝΕ και των νευρομορφικών αισθητήρων σε μια κοινή πλατφόρμα, ανοίγοντας το δρόμο για τη μελέτη κλιμακούμενων και ενεργειακά αποδοτικών ΝΕ για εφαρμογές πραγματικού χρόνου.