[論文レビュー] Superconducting Optoelectronic Neurons I: General Principles

Jeffrey M. Shainline, Sonia Buckley+4 more|arXiv (Cornell University)|May 4, 2018

Neural dynamics and brain function参考文献 87被引用数 8

ひとこと要約

本論文は、光通信による低遅延・高帯域幅の信号伝送と、超伝導検出器による単一光子検出を用いて、エネルギー効率的でスケーラブルな神経ハードウェアを実現する、超伝導光エレクトロニクスニューロンプラットフォームを提案する。主な貢献は、半導体光源、超伝導回路、誘電波ガイドを統合する物理的根拠に基づいた設計フレームワークであり、光速通信と1ミCRオーダーの応答時間で認知スケールの計算を実現する。

ABSTRACT

The design of neural hardware is informed by the prominence of differentiated processing and information integration in cognitive systems. The central role of communication leads to the principal assumption of the hardware platform: signals between neurons should be optical to enable fanout and communication with minimal delay. The requirement of energy efficiency leads to the utilization of superconducting detectors to receive single-photon signals. We discuss the potential of superconducting optoelectronic hardware to achieve the spatial and temporal information integration advantageous for cognitive processing, and we consider physical scaling limits based on light-speed communication. We introduce the superconducting optoelectronic neurons and networks that are the subject of the subsequent papers in this series.

研究の動機と目的

• 生物的認知に見られる空間的・時間的統合を模倣する神経ハードウェアプラットフォームの開発を目的とする。光学信号伝送と超伝導コンponentsを用いる。
• 従来のCMOSベースの神経ハードウェアのエネルギーと帯域幅の制限を克服するため、単一光子信号受信に超伝導検出器を活用する。
• 超伝導回路と統合されたフォトリソニックインターフェース、半導体光源を組み合わせることで、大規模で低消費電力な神経ネットワークの実現を目的とする。
• 特に、パワー則的空間的・時間的分布を示すシステムにおいて、光速通信の制約下での神経ネットワークの物理的スケーリング限界を調査する。
• 超伝導光エレクトロニクスネットワークをCMOS、量子コンピュータ、冷却環境下のセンサーとインターフェースすることで、ハイブリッドコンピューティングフレームワークを確立する。

提案手法

• 誘電波ガイドを介した光学通信を用いて、局所的・地域的・グローバルなネットワークスケールで低遅延・高帯域幅の信号伝送を実現する。
• 超伝導単一光子検出器を採用し、エネルギー損失を最小限に抑えて光信号を受信することで、エネルギー効率の高い神経動作を実現する。
• 超伝導体から金属への相転移に基づく電圧上昇増幅器を用いて、半導体光源と超伝導回路を統合し、光学発光を駆動する。
• ジョセフソンジャンクションと超伝導電流に基づく論理回路を用いて、超伝導ドメイン内でシナプス入力を処理・統合する。
• 階層的で差別化され、統合された情報処理を可能にするために、パワー則的次数分布とスモールワールドトポロジーを持つネットワークを設計する。
• 最大100万ニューロン、1億個の可塑的シナプス、20 MHzの発火レートを持つ大規模システムをモデル化し、すべて1 Wの消費電力で動作させる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 超伝導神経ハードウェアにおける光学通信は、大規模認知システムに必要な低遅延および高ファンアウトを達成できるか？
• RQ2 超伝導単一光子検出器は、エネルギー損失を最小限に抑えて神経回路における信号受信をどのように実現できるか？
• RQ3 通信が光速に制限され、単一光子信号が使用される場合、神経ネットワークの物理的スケーリング限界は何か？
• RQ4 超伝導エレクトロニクスは低電圧で動作するが、約1 Vのバイアスが必要な半導体光源とどのように統合できるか？
• RQ5 超伝導光エレクトロニクスニューロンの統合は、パワー則的空間的・時間的ダイナミクスを持つ階層的でスモールワールド型のネットワークアーキテクチャをサポートできるか？

主な発見

• 超伝導光エレクトロニクスニューロンプラットフォームは、光速通信による最小限の伝搬遅延を実現し、神経ネットワーク全体で高帯域幅通信を可能にする。
• 超伝導トンネル接合を用いた単一光子検出により、1ミCR未満の応答時間と低エネルギー損失でエネルギー効率の高い信号受信が実現される。
• 本設計は、発振周波数の動的チューニングと短い不活性期間を可能とし、周波数の複数オーダーにわたる神経活動を実現できる。
• 1ステップあたり1光子でシナプス可塑性を更新でき、メモリ更新時間が最短50 psにまで短縮され、超高速な学習と適応が可能になる。
• 100万ニューロン、1億個の可塑的シナプス、パワー則的次数分布を持つネットワークを、300 mmウェーハ1枚に統合可能で、消費電力はわずか1 Wである。
• 本システムは冷却環境と互換性があり、CMOS、量子コンピュータ、超伝導センサーとインターフェース可能であり、ハイブリッドコンピューティングアーキテクチャの実現を可能にする。