用于快速高效光启类神经形态处理系统的共振-放电光子-电子脉冲神经元

类神经计算旨在复制生物神经元的脉冲动力学，以实现类脑计算。虽然电子实现的人工脉冲神经元至今占据主导地位，但光子方法正吸引日益增多的研究兴趣，因为它们承诺实现超快、低能耗的运行，同时具有低串扰和高带宽。然而，现有的光子神经元大多仅模拟积分-放电模型，而神经科学表明，神经元还通过脉冲频率和时间模式等更丰富的机制来编码信息。本文提出一种光子-电子共振-放电(R-and-F)脉冲神经元，对高速光输入的时序结构作出响应。这基于一种对光敏的共振隧穿二极管，其对纳秒级、低功耗(100微瓦)的红外光通信波长信号产生可激发的脉冲。我们实验性地演示了通过光脉冲间时序和施加偏压电压来控制R-and-F动力学，实现对模拟和数字输入的带通滤波。R-and-F神经元还支持通过四个垂直腔面发射激光器(VCSELs)的波长分复用输入实现光学 fan-in。该电子-光子神经元具有关键功能，包括脉冲频率滤波、时序模式识别和数字到脉冲转换，对光启类神经形态处理至关重要。我们的ethods为实现低功耗、高速时序信息处理提供了一条通路，以实现光启类神经形态计算。