Explorer l’utilisation de microrésonateurs de silicium pour les réseaux de neurones artificiels
Les chercheurs ont réalisé des progrès significatifs dans le développement de réseaux neuronaux artificiels utilisant de minuscules dispositifs en silicium appelés microrésonateurs, ouvrant la voie à des systèmes d’intelligence artificielle plus rapides et plus économes en énergie. Ces réseaux imitent les capacités informatiques du cerveau humain, s’éloignant des architectures informatiques numériques traditionnelles et tirant parti de la vitesse, de la faible dissipation de puissance et des capacités multi-longueurs d’onde de la photonique.
Un article de synthèse décrivant les implémentations de réseaux neuronaux utilisant des microrésonateurs en silicium a été publié dans Informatique intelligente.
Les microrésonateurs en silicium sont de minuscules structures qui piègent et confinent la lumière. Les résonateurs à microanneaux de silicium sont des microrésonateurs en forme de boucle qui guident la lumière sur un chemin circulaire. Dans les systèmes optiques, ils peuvent piéger la lumière et modifier son intensité, permettant ainsi un contrôle précis des propriétés de la lumière, telles que sa fréquence, sa phase et son amplitude. Ces résonateurs pourraient être appliqués aux communications optiques et à la détection.
Une caractéristique utile des résonateurs à microanneaux est leur capacité à stocker une intensité de champ élevée, ce qui améliore l’interaction lumière-matière. Cela rend la réponse non linéaire disponible à une puissance relativement faible, leur permettant d’imiter les neurones biologiques. Lorsque le niveau d’énergie de la lumière est faible, les résonateurs à micro-anneaux se comportent de manière prévisible, répondant de manière linéaire à la lumière d’entrée. Cela signifie que si l’entrée de lumière augmente, la lumière de sortie augmente proportionnellement.
Cependant, à des niveaux d’énergie plus élevés, les résonateurs à micro-anneaux entrent dans un régime non linéaire, ce qui signifie que la sortie ou le comportement de la lumière ne change pas directement proportionnellement à l’entrée. En effet, la lumière elle-même commence à affecter les propriétés du matériau, telles que son indice de réfraction et sa capacité à absorber la lumière.
Dans les neurones biologiques, les signaux d’entrée sont reçus, traités et transformés en signaux de sortie. Cette transformation est souvent non linéaire car un neurone peut se déclencher soudainement lorsque l’entrée atteint un certain seuil. Étant donné que la manière dont les résonateurs à micro-anneaux modifient le comportement de la lumière est similaire au fonctionnement de nos cellules cérébrales, ils peuvent être utilisés pour imiter l’activité neuronale dans des réseaux neuronaux artificiels.
Une autre caractéristique utile des résonateurs à micro-anneaux est leur sensibilité à la longueur d’onde, qui leur permet de servir de bancs de poids. Dans les réseaux de neurones artificiels, les poids sont des paramètres qui déterminent la force des connexions entre les neurones, influençant le flux d’informations et la capacité du réseau à apprendre des modèles complexes. Les résonateurs à microanneaux de silicium peuvent servir de banques de poids dans les réseaux neuronaux photoniques.
Ils fonctionnent en contrôlant la quantité de signal lumineux entrant qui passe, en fonction de sa longueur d’onde. Ce contrôle permet aux résonateurs à micro-anneaux d’ajuster le « poids » de chaque signal lumineux entrant et est crucial pour l’apprentissage et l’adaptation dans les réseaux neuronaux. La plage de ces poids dépend de la capacité des résonateurs à micro-anneaux à bloquer la lumière, qui est déterminée par leur conception et les matériaux à partir desquels ils sont fabriqués.
De plus, les résonateurs à microanneaux de silicium peuvent être utilisés dans des dispositifs avec d’autres matériaux pour améliorer leurs propriétés et fonctionnalités. Ces dispositifs hybrides visent à améliorer les performances des neurones artificiels photoniques et les fonctions d’activation en exploitant la sensibilité des résonateurs à microanneaux aux changements de longueur d’onde.
L’intégration de microrésonateurs de silicium dans des réseaux de neurones artificiels représente une avancée significative dans le domaine des réseaux de neurones artificiels. Grâce à leurs propriétés uniques et leur potentiel d’évolutivité, les microrésonateurs offrent une plateforme prometteuse pour développer des systèmes d’intelligence artificielle plus efficaces et plus puissants qui imitent les capacités de traitement du cerveau humain.
La combinaison de la vitesse et de la faible consommation d’énergie de la photonique avec la polyvalence et la précision des microrésonateurs en silicium ouvrira de nouvelles possibilités pour les applications d’intelligence artificielle.
