[論文レビュー] A Laser Spiking Neuron in a Photonic Integrated Circuit

Mitchell A. Nahmias, Hsuan-Tung Peng+5 more|arXiv (Cornell University)|Dec 15, 2020

Neural Networks and Reservoir Computing被引用数 4

ひとこと要約

本論文では、可鍍金レーザー力学を用いて生物学的スパイク行動を模倣するフォトニックインテグレーテッド回路（PIC）ベースのレーザースパイクニューロンを提案する。バランスドフォトダイオードと半導体光増幅器を活用することで、複数の波長にわたる重み付き和算、活性化、抑制、および段階的接続が可能となり、スケーラブルなフォトニックニューラルネットワークへの波長分割多重適合性を示した。

ABSTRACT

There has been a recent surge of interest in the implementation of linear operations such as matrix multipications using photonic integrated circuit technology. However, these approaches require an efficient and flexible way to perform nonlinear operations in the photonic domain. We have fabricated an optoelectronic nonlinear device--a laser neuron--that uses excitable laser dynamics to achieve biologically-inspired spiking behavior. We demonstrate functionality with simultaneous excitation, inhibition, and summation across multiple wavelengths. We also demonstrate cascadability and compatibility with a wavelength multiplexing protocol, both essential for larger scale system integration. Laser neurons represent an important class of optoelectronic nonlinear processors that can complement both the enormous bandwidth density and energy efficiency of photonic computing operations.

研究の動機と目的

• 人工知能ワークロード向けに、効率的で柔軟かつスケーラブルな非線形光処理を実現するフォトニックインテグレーテッド回路の不足を解消すること。
• PIC互換プラットフォーム上で、レーザー力学を用いた生物学的にインspiredなスパイクニューロンを実装すること。
• 1つのデバイス内で複数波長にわたる同時活性化、抑制、および和算を実証すること。
• 段階的接続性と波長分割多重適合性を検証し、システムレベル統合を可能とすること。
• 電子的非線形変換への依存を低減することで、エネルギー効率が高く帯域幅の広いフォトニックコンピューティングを実現すること。

提案手法

• レーザーニューロンは、複数の入力信号を異なる波長で受信するための2つのバランスドフォトダイオード（BPD）を用い、電流の和算を実行する。
• BPDの出力が、半導体光増幅器（SOA）を備えた分散フィードバック（DFB）レーザーを駆動し、スパイク行動を生成する可鍍金ダイナミクスを発生させる。
• システムは波長分割多重（WDM）を採用し、各レーザーニューロンに固有の波長を割り当てることで、並列処理を可能にする。
• パターン化パルスジェネレータ（PPG）を用いた時分割多重により、各チャネルにポisson分布に従う入力をシミュレートする。
• ファイバー遅延ライン（90–720 ns）を用いて、各波長ごとに制御された時間遅延を導入し、デジタル補正により入力を時間的に同期させる。
• 連続波参照トレースを用いたパワー補正により、すべてのチャネルで入力および出力パワー測定値を正規化する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 フォトニックインテグレーテッド回路は、生物学的ニューロンを模倣するレーザー力学を用いて、非線形スパイクニューロンを実装可能か？
• RQ2 1つのノード内で複数波長チャネルにわたる同時活性化と抑制が可能か？
• RQ3 レーザーニューロンは波長分割多重と適合し、より大きなネットワーク統合に向けた段階的接続が可能か？
• RQ4 プログラマブルで時分割多重された入力（例：ポisson分布に従うビットパターン）を用いて、正確なスパイク行動を達成できるか？
• RQ5 フォトニックスパイクニューロンは、エネルギー集約的な電子的光変換への依存を低減しながら、高速かつ低消費電力の動作を維持できるか？

主な発見

• レーザーニューロンは、8つの異なる波長チャネルにわたって、興奮性および抑制性入力に対してスパイク行動を正常に示した。
• 時間領域トレースおよびスペクトル測定により、正確な時間制御のもとで同時活性化と抑制が実現されたことが検証された。
• 1つのレーザーニューロンの出力を別のレーザーニューロンの入力として使用することで、段階的接続性が実証され、マルチレイヤー網膜アーキテクチャとの適合性が確認された。
• 波長にわたる信号整合性が維持され、AWGを用いた多重化およびデマルチプレクシング後に入力パターンが正しく再構成された。
• パワー補正により、入力および出力トレースの正確な正規化が可能となり、測定された入力パワーはすべてのチャネルで一貫しており、想定される損失範囲内に収束した。
• デバイスは5 GHzクロックレートおよび88 ns時間ウィンドウで動作し、ニューラルネットワーク推論に適した高速かつ低ジッタ処理を実現した。