一种大规模可重构的三维集成光学神经网络制造技术

本发明专利技术公开了一种大规模且可重构的三维集成光学神经网络，属于光学神经网络领域，包括：光信息输入层、可重构隐藏层、探测输出层和反馈控制结构：可重构隐藏层包括多层级联的波导结构，其中每一层波导结构包括独立调制区和连续耦合区，独立调制区的光波导彼此独立传输，受光调制器独立调控；到达连续耦合区后波导阵列的倏逝波在传输方向上相互连续耦合，受光调制器整体调控；反馈控制结构根据探测的输出光强空间分布信息调整光调制器加载信号，以使可重构隐藏层对当前输入信号进行识别。本发明专利技术能够大大提升目前片上集成光学神经网络的实际算力，同时也针对目前三维空间衍射光学神经网络的可重构性低、系统尺寸较大问题提出了解决方案。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于光学神经网络领域，更具体地，涉及一种大规模可重构的三维集成光学神经网络。

技术介绍

1、随着gpu计算速度和计算能力的迅猛提升，人工智能现在已经成为新一轮科技革命的中坚力量。然而，电学晶体管的尺寸和性能已经趋于极限，将在未来无法满足现实中日益增长的数据量和能耗限制。光由于其宽带宽、高频和低能耗等优点在通信和计算领域得到了广泛关注。特别是光的多维度资源以及并行传输的特点，被广泛应用在以并行矩阵乘法为核心的光学神经网络当中，而集成光学神经网络是有望取代gpu的候选方法。

2、目前片上集成光学神经网络主要基于波导结构与可调光器件集成方案，比如基于马赫-曾德尔干涉仪(mach-zehnder interferometers，mzi)网络和微环谐振器(microringresonators，mrr)阵列两类。这种方案集成度高，但网络复杂度和总器件数随神经元总数增加而快速上升，扩展性有限，常常被限制在100×100以下。

3、另一种方案是基于自由空间光学衍射，该方案利用空间光的每个像素充当光学神经元。虽然空间光调制器的像素数可以轻本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种大规模可重构的三维集成光学神经网络，其特征在于，包括：光信息输入层(I)、可重构隐藏层(II)、探测输出层(III)和反馈控制结构(IV)；

2.如权利要求1所述的大规模可重构的三维集成光学神经网络，其特征在于，所述三维集成光学神经网络是通过飞秒激光改性的工艺在玻璃基材料里刻写光波导实现的。

3.如权利要求1所述的大规模可重构的三维集成光学神经网络，其特征在于，所述光信息输入层(I)包括：照明光源(1)、空间光调制器(2)、光束变换器(3)；

4.如权利要求1～3任一项所述的大规模可重构三维集成光学神经网络，其特征在于，所述探测输出层(III)...

【技术特征摘要】

1.一种大规模可重构的三维集成光学神经网络，其特征在于，包括：光信息输入层(i)、可重构隐藏层(ii)、探测输出层(iii)和反馈控制结构(iv)；

2.如权利要求1所述的大规模可重构的三维集成光学神经网络，其特征在于，所述三维集成光学神经网络是通过飞秒激光改性的工艺在玻璃基材料里刻写光波导实现的。

3.如权利要求1所述的大规模可重构的三维集成光学神经网络，其特征在于，所述光信息输入层(i)包括：照明光源(1)、空间光调制器(2)、光束变换器(3)；

4.如权利要求1～3任一项所述的大规模可重构三维集成光学神经网络，其特征在于，所述探测输出层(iii)包括光束变换器(6)和电荷耦合元件(7)，光从可重构隐藏层(ii)输出后经过光束变换器(6)将原始输出光斑扩大到完整覆盖电荷耦合元件(7)。

5.如权利要求1～3任一项所述的大规模可重构三维集成光学神经网络，其特征在于，所述独立调制区(4)包含独立传输独立调制的n×m根波导，对应n×m个神经元，n×m个光调制器对n×m根波导内光信号的复振幅进行一一对应的调制，对应可重构的(n×m)×...

【专利技术属性】
技术研发人员：董建绩，曹子榆，周海龙，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：