光学神经元单元及其网络制造技术

描述了一种人工神经元网络和相对应的神经元单元以及相对应的神经元单元。神经元网络包括多个两层或更多层的人工神经元单元。人工神经元单元的层被配置成经由两个或更多个光波导(光纤)的布置在它们之间进行通信。两个或更多个光波导的布置被配置为在两个或更多个波导之间具有预定耦合，从而在所述两个或更多个层的神经元单元之间提供交叉通信。个层的神经元单元之间提供交叉通信。个层的神经元单元之间提供交叉通信。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】光学神经元单元及其网络


[0001]本专利技术涉及光学计算设备，且更具体地，涉及适用于在光学集成人工神经元网络中使用的光学计算设备和设备配置。
[0002]背景
[0003]光学计算利用对可见光或红外光的操纵来执行计算过程，而不是利用电子计算中的电流。通常，与电子系统相比，光学计算能够实现更快的计算速率。这部分是因为对光脉冲的操作可以发生得更快，并且可以允许更高带宽的信息传输。例如，电流信号由于相对于光学体系在微波范围内的大得多的介电常数而仅以大约10％的光速传播，举例来说，光学计算的计算速率几乎提高了10倍。由于光子与电子不同，不具有极性，且也不携带电荷，所以光子也消耗较少的功率，并且较少受到邻近电场的交叉干扰。
[0004]传统的光学处理系统通常利用电——光混合处理，通常称为光电子处理。在这些系统中，光学信号用于数据传输和某些处理操作，并被转换成电信号用于某些其他处理操作。这种光电设备在将电子能量转换成光子和转换回来时会损失其能量的大约30％。此外，光学信号到电信号的转换和转换回来会减慢数据的传输和处理。大量的研究工作是针对全光学计算的，全光学计算消除了对光学——电学——光学(OEO)转换的需要，从而减少了对电能的需求并提高了处理速率。
[0005]光学计算领域的另一个有利方面是人工神经网络(ANN)的实现方式。通常，神经网络系统提供能够以对应于人脑操作的方式解决问题的处理。人工神经网络基本上是受构成大脑的生物神经网络(BNN)启发的计算机系统。这些系统“学习”以提高它们执行一组命令来完成感兴趣的任务的性能。更具体地说，ANN从提供给它的学习材料中发展出它们的一组相关特征，用于优化对关于选择的任务的相关输入的处理。典型的ANN系统基于被称为人工神经元的连接单元或节点的集合，人工神经元是构成大脑BNN的生物神经元的人工等价物。节点之间的连接(其是生物突触的人工等价物)可以将信号从一个节点传输到另一个节点。接收信号的人工神经元被配置成对信号进行处理，且然后将相对应的信号传输到与其连接的人工神经元。通常情况下，人工神经元是分层布置的。不同的层可以对它们的输入执行不同种类的变换，并传输相对应的输出信号。信号从第一层(输入层)行进到最后一层(输出层)，可能需要几次穿过不同的层。
[0006]在先前的工作中，本专利技术的专利技术人已经开发了依赖于多芯和多模光纤之间的光传播和耦合的神经网络配置。
[0007]例如，Zalevsky等人的WO 2017/033197教导了一种集成光学模块。该光学模块包括多个光学耦合的通道，并且能够在人工神经网络(ANN)中使用。根据一些实施例，集成光学模块包括多芯光纤，其中芯是光学耦合的。
[0008]WO 2019/186548描述了用于处理输入光的人工神经元单元和神经网络。人工神经元单元包括模式混合单元(例如多模光纤)和滤波单元，该模式混合单元被配置为接收输入光并将选择的混合应用于输入光内的两种或更多种模式的光分量，并提供出射光，以及该滤波单元被配置用于将预选的滤波器应用于所述出射光，以选择出射光的一种或更多种模
式，从而提供人工神经元单元的输出光。
[0009]概述
[0010]如上所述，光纤中传播的光的耦合可以用于适合用于神经网络处理中的各种处理任务。然而，在本领域中需要一种能够使用光学操控来应对数据传输和处理的操作全光学神经元网络的配置。通常，在传统的光学网络中，光学元件在应对非线性/处理操作方面相对有限。这些功能目前通过电子处理、高能激光装置的使用和/或对冷原子的操作来操作。这些技术中的每一个都有其缺点。
[0011]本专利技术提供了适于在光学人工神经元网络中实现的处理解决方案。本专利技术的技术基于多模和多芯光纤的使用，以及使用光的自由空间传播特性来实现完全操作全光学神经元网络的设计。
[0012]因此，本专利技术提供了一种人工神经元网络，该人工神经元网络包括由光波导形成的多个人工神经元。如上文参考WO 2017/033197和WO 2019/186548所述的现有技术描述了使用多模和多芯1D、2D和3D波导来提供集成光学模块和人工神经元单元。本技术进一步扩展了神经元网络架构的构成要素，提供了受控耦合、处理操作和训练相关过程，如下面更详细描述的。
[0013]如下面更详细描述的，本技术提供了一种人工光学神经元单元和神经元网络，该人工光学神经元单元和神经元网络允许混合、增益和选择的附加操作被光学地应用到神经元单元内的信号上。通常，通过调整通过不同神经元传输的信号部分以及选择的通过网络的信号路径的权重，为选择的任务训练人工神经元网络。本技术提供了光学布置和选择的信号部分混合，所述光学布置允许选择的增益/泵浦应用于空间和/或时间信号部分，所述选择的信号部分混合允许对网络进行权重调整。
[0014]根据一个宽泛的方面，本专利技术提供了一种人工神经元网络，该人工神经元网络包括多个两层或更多层的人工神经元单元，所述人工神经元单元的层被配置用于在所述层之间经由两个或更多个光波导(例如光纤)的布置进行通信，所述两个或更多个光波导的布置被配置为在两个或更多个波导之间具有预定耦合，从而在所述两层或更多层中的神经元单元之间提供交叉通信。
[0015]在这方面，应该注意，本文使用的术语“波导”涉及一维波导，也涉及二维波导和三维波导。在这方面，一维波导通常表现为支持单横模的平面波导(例如，细多模光纤的单模光纤)。二维波导或三维波导可以在一个或两个横轴上支持额外的横模，并且最多支持体波导(bulk waveguide)。
[0016]根据一些实施例，所述两个或更多个光波导中的至少一个光波导在其上可以配置有一个或更多个蚀刻图案，形成一个或更多个光栅图案，从而选择性地增强在所述至少一个波导和位于所述蚀刻图案的选定附近的至少一个另一个波导之间的光学信号的耦合。
[0017]根据一些实施例，所述两个或更多个光波导中的至少两个光波导可以配置有锥形区域，在所述区域处提供在至少两个光波导之间的增加的耦合。
[0018]根据一些实施例，锥形区域还可以包括专用的交互区域，该专用的交互区域提供通过与锥形区域相关联的相应的至少两个光波导传播的光学信号之间的自由空间交互。专用的交互区域可以由套圈元件形成。套圈元件可以包括实现外部泵浦的增益介质材料，从而能够调制在所述套圈元件中传输的光学信号的功率。附加地或替代地，套圈元件还可以
包括在其一端的光反射元件，从而提供通过与所述锥形区域相关联的所述至少两个光波导中的至少一个光波导传输的反向散射光。
[0019]根据一些实施例，与所述锥形区域相关联的至少两个光波导还可以包括循环器单元，该循环器单元选择性地限定所述锥形区域的至少一个输入波导和至少一个输出波导。
[0020]通常，人工神经元网络可以被配置为级联逻辑门。在这种配置中，神经元网络如果由神经元单元的拓扑和排列形成，则在一组输入上提供一系列逻辑门处理动作，以提供选择的输出。
[0021]根据一些实施例，人工神经元网络包括一个或更多个人工本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种人工神经元网络，包括多个两层或更多层的人工神经元单元，人工神经元单元的所述层被配置为经由两个或更多个光波导的布置在所述层之间进行通信，所述两个或更多个光波导的布置被配置为在所述两个或更多个波导之间具有预定耦合，从而在所述两层或更多层的神经元单元之间提供交叉通信。2.根据权利要求1所述的人工神经元网络，其中，所述两个或更多个光波导中的至少一个光波导上配置有一个或更多个蚀刻图案，所述一个或更多个蚀刻图案形成一个或更多个光栅图案，从而选择性地增强所述至少一个波导和位于所述蚀刻图案的选定附近的至少一个另外的波导之间的光学信号的耦合。3.根据权利要求1或2所述的人工神经元网络，其中，所述两个或更多个光波导中的至少两个光波导配置有锥形区域，在所述区域处在所述至少两个光波导之间提供增加的耦合。4.根据权利要求3所述的人工神经元网络，其中，所述锥形区域还包括专用交互区域，所述专用交互区域在通过与所述锥形区域相关联的相应的至少两个光波导传播的光学信号之间提供自由空间交互。5.根据权利要求4所述的人工神经元网络，其中，所述专用交互区域由套圈元件形成。6.根据权利要求5所述的人工神经元网络，其中，所述套圈元件包括增益介质材料，所述增益介质材料能够进行外部泵浦，从而调制在所述套圈元件中传输的光学信号的功率。7.根据权利要求5或6所述的人工神经元网络，其中，所述套圈元件在所述套圈元件的一端还包括光反射元件，从而提供通过与所述锥形区域相关联的所述至少两个光波导中的至少一个光波导传输的反向散射光。8.根据权利要求7所述的人工神经元网络，其中，与所述锥形区域相关联的所述至少两个光波导还包括环形器单元，所述环行器单元选择性地限定所述锥形区域的至少一个输入波导和至少一个输出波导。9.根据权利要求1至8中任一项所述的人工神经元网络，包括一个或更多个人工神经元单元，其中，所述一个或更多个人工神经元单元中的至少一个人工神经元单元包括模态混合单元，所述模态混合单元被配置用于接收第一波长范围的输入光并将所选择的混合施加于所述输入光的两个或更多个空间模式的光分量，所述模态混合单元包括多模光纤，所述多模光纤的至少一部分利用增益介质浸渍并且包括预定增益介质，所述预定增益介质被配置成响应于第二波长范围的泵浦光而发射预定第一波长范围的光，其中所述模态混合单元还被配置成响应于所述第二波长范围的泵浦光以及一个或更多个选择的空间模式，选择性地将附加能量泵浦到通过所述模态混合单元传播的所述输入光的一个或更多个空间模式。10.根据权利要求1至9中任一项所述的人工神经元网络，包括至少一个光学处理单元，所述光学处理单元包括光学增益单元，所述光学增益单元具有位于输入多芯光纤和输出多芯光纤之间的光学路径中的输入面和输出面；所述光学增益单元暴露于外部照明，在所述光学增益单元内产生全息图案，从而选择性地影响所述输入多芯光纤和输出多芯光纤之间的光传输。11.根据权利要求1至10中任一项所述的人工神经元网络，包括至少一个光学处理单元，所述光学处理单元包括用于接收第一光学信号的至少一个光输入端口、用于接收第二附加输入信号的至少一个附加输入端口，所述光学处理单元包括第一光纤段、交互节点和
第二光纤段，其中所述第一光纤段和所述第二光纤段由具有选择的特性和长度的光纤构成，以用于将通过所述第一光纤段和所述第二光纤段的光学信号分离成波长或空间频率分量，所述交互模式被配置用于从所述第一光纤段接收所述第一光学信号的信号分量，使所述信号分量与所述第二附加输入信号交互，并直接用于产生倍增信号分量，以及用于将所述倍增信号分量耦合到所述第二光纤段，以用于变换所述倍增信号分量，以及提供指示在所述第一输入信号和所述第二输入信号之间的交互的输出信号。12.根据权利要求1至11中任一项所述的人工神经元网络，包括至少一个处理结，所述处理结包括适于接收第一输入光学信号和第二输入光学信号的输入端口以及光学空间混合装置，所述光学空间混合装置被配置用于接收所述第一输入光学信号和第二输入光学信号以及应用光学处理以提供指示在所述第一输入光学信号和所述第二输入光学信号之间的相关性的输出数据。13.根据权利要求1至12中任一项所述的人工神经元网络，所述人工神经元网络被配置为作为级联逻辑门操作。14.一种人工神经元单元，包括模态混合单元，所述模态混合单元被配置用于接收第一波长范围的输入光以及将选择的混合应用于所述输入光的两个或更多个空间模式的光分量，所述模态混合单元包括多模光纤，所述多模光纤的至少一部分利用增益介质浸渍并且包括预定增益介质，所述预定增益介质被配置用于响应于第二波长范围的...

【专利技术属性】
技术研发人员：泽埃夫，
申请(专利权)人：科格尼菲博有限公司，
类型：发明
国别省市：