一种完全可重构的全光集成非线性激活器
光学
2025-03-17 v1
摘要
光子神经网络被认为是下一代神经形态计算的有力候选者，旨在突破现有数字计算架构的功耗墙和处理速度极限。光学在并行性和线性操作方面已展现出其优势。然而，缺乏低功耗和高速的全光非线性激活神经元限制了其在大规模光子神经网络中的变革。在此，我们展示了一种基于腔内场中 Fano 增强非线性光学效应的全光非线性激活器 (AONA)，其中我们的器件依靠对 Fano 干涉和腔累积的调谐偏置，实现了非线性函数 (NFs) 在形状和类型上的可重构性。实验结果表明，我们的 AONA 能够利用 0.1 mW 阈值的低功率连续光进行非线性光学计算，同时还可支持 13 GHz 的整体处理速度。生成的可重构 NFs 的性能在手写数字分类和图像识别任务中得到了验证，与纯线性网络相比，产生了收敛的代价并提高了准确率。我们提出的器件将为具备多功能和大规模集成能力的节能、加速全光智能处理器铺平道路。
引用
@article{arxiv.2503.11141,
title = {A Fully Reconfigurable All-Optical Integrated Nonlinear Activator},
author = {Bei Chen and Xiaowen Xiong and Renheng Zhang and Yitang Dai and Jianyi Yang and Jinhua Bai and Wei Li and Ninghua Zhu and Ming Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.11141},
year = {2025}
}