Αριθμητική αξιολόγηση και βελτιστοποίηση παθητικών φωτονικών στοιχείων για νευρομορφικές εφαρμογές

Η νευρομορφική μηχανική στοχεύει στην κατασκευή επεξεργαστικών συστημάτων χαμηλής κατανάλωσης ισχύος, τα οποία θα χρησιμοποιούν βασικές λειτουργίες των νευρικών συστημάτων, με στόχο την υπέρβαση περιορισμών που εμφανίζονται στα συμβατικά υπολογιστικά συστήματα.Παράλληλα, επιλέγεται η κωδικοποίηση της πληροφορίας στα νευρωνικά δίκτυα να γίνεται μέσω spiking σημάτων, διότι υπόσχεται μεγάλη βελτίωση ως προς την υπολογιστική απόδοση ισχύος και την θορυβική ανοχή.Τα φωτονικά συστήματα, λόγω των εγγενών πλεονεκτημάτων τους, καθίστανται ως πλέον κατάλληλα για την υλοποίηση ενός νευρομορφικού spiking συστήματος πληροφορίας, είτε μέσω μιας αυτόνομης φωτονικής προσέγγισης είτε σε συνεργασία με τις ηλεκτρονικές προσεγγίσεις, υπερυψηλών ταχυτήτων και επαρκούς πολυπλοκότητας για ένα ευρύ πεδίο εφαρμογών. Το reservoir computing αποτελεί ένα πολύ χρήσιμο νευρομορφικό υπολογιστικό πρότυπο, η πλατφόρμα του οποίου παρέχει ένα φυσικό πλαίσιο για την υλοποίηση συστημάτων μάθησης στον τομέα του φωτονικού hardware.Ενώ, οι συντονιστές μικροδακτυλίου αποτελούν μία εξαιρετική παθητική λύση υλοποίησης της συνάρτησης ενεργοποίησης των κόμβων σ’ ένα φωτονικό reservoir computing σύστημα. Το υπολογιστικό μοντέλο προσομοίωσης που χρησιμοποιήσαμε για το συντονιστή μικροδακτυλίου εκτελούσε τους απαραίτητους αριθμητικούς υπολογισμούς μέσω κυματοδηγικής ανάλυσης, για τον προσδιορισμό των ηλεκτρικών πεδίων στις εξόδους του συντονιστή, λαμβάνοντας υπόψιν τα μη γραμμικά φαινόμενα της απορρόφησης δύο φωτονίων και των μη γραμμικών διακυμάνσεων του δείκτη διάθλασης.Η διπλωματική εργασία χωρίζεται σε δύο γενικά μέρη. Στο πρώτο μέρος της εργασίας διερευνάται η επίδραση βασικών σχεδιαστικών παραμέτρων, όπως η ακτίνα, ο συντελεστής σύζευξης, οι απώλειες εντός του μικροδακτυλίου και η συχνότητα λειτουργίας, στοχεύοντας στην εύρεση της βέλτιστης μη γραμμικότητας που παρουσιάζει ο συντονιστής.Μελετώνται, για δύο διαφορετικές τοπολογίες συντονιστή μικροδακτυλίου, οι συναρτήσεις μεταφοράς ισχύος των εξόδων του συντονιστή και παρατίθενται οι μετρήσεις των μεγίστων της δευτέρας παραγώγου και των τιμών της ισχύος εισόδου στις οποίες αντιστοιχούν. Τέλος, στο δεύτερο μέρος της εργασίας διερευνάται η επίδραση των βασικών σχεδιαστικών παραμέτρων στα φασματικά χαρακτηριστικά του συντονιστή.Μελετώνται, για τις δύο τοπολογίες, οι συναρτήσεις μεταφοράς ισχύος των εξόδων του συντονιστή στο πεδίο της συχνότητας και παρουσιάζονται οι μετρήσεις του ER και του FWHM για κάθε περίπτωση.In this thesis, the filtering characteristics as well as the non linear behavior of a passive microring resonator are investigated, in order to trace the optimal parameters to be used as a building block in a simple, fully optical photonic reservoir computing configuration. Neuromorphic engineering aims to build low power consumption processing systems, employing basic nervous systems operations, in order to alleviate the device level and system/architectural level challenges faced by conventional computing platforms.On the other hand, choosing the encoding of information in neural networks to be done through spiking signals, promises a great improvement in terms of computational power efficiency and noise tolerance.Photonic systems, due to their inherent advantages, are very well suited for the implementation of a high speed, sufficiently complex neuromorphic spiking information system, either through a standalone photonic approach or in collaboration with electronic approaches, for a wide range of applications. Reservoir computing serves as a very usefull neuromorphic computational paradigm.Its platform provides a natural framework for implementing learning systems on photonic hardware platforms.While, microring resonators are an excellent passive photonic component which can be used to implement the non-linear activation function in the reservoir computing system’s nodes. The computational simulation model that we used for the microring resonator performed the necessary arithmetic calculations through waveguiding analysis in order to determine the electric fields at the resonator’s output gates, taking into consideration nonlinear effects such as two-photon-absorption and nonlinear refractive index variation. The thesis is divided in two main parts. In the first part, the influence of the various structural parameters like the radius, the ring-bus coupling efficiency, the linear absorption coefficient of the microring as well as the operating frequency, is investigated in order to trace the optimal non-linear operating region of the resonator.Where, the optimal non-linear region is defined by two parameters: the maximum slope change of the power transmission function and the minimum required input power.The power transmission functions of each output gate of the resonator are examined, for two different microring resonator configurations (a single bus MRR and an add/drop MRR).Finally, the measurements concerning the recorded second derivative maximums of the power transmission function of each port, as well as the input power corresponding to each of them are presented. In the second part, the influence of the various structural parameters (ring radius, ring-bus coupling coefficient, the linear absortption coefficient of the microring) on the spectral characteristics of the microring resonator is investigated.Power transmission functions of each output gate of the resonator are examined at the frequency domain, in order to observe the filtering characteristics of the MRR in each case, for the same two configurations.Finally, the measurements concening the extinction ratio and the full width half minimum of each case are presented

Unconventional Integrated Photonic Accelerators for High-Throughput Convolutional Neural Networks

We provide an overview of the rapidly evolving landscape of integrated photonic neuromorphic architectures, specifically targeting the implementation of convolutional neural networks. The exploding research momentum stems from the well-known advantages of photonic circuits compared to digital electronics, and at the same time, it is driven by the massive need for cognitive image/video processing. In this context, we provide a detailed literature review on photonic cores operating as convolutional neural networks, covering either the functionality of a conventional neural network or its spiking counterpart. Moreover, we propose 2 alternative photonic approaches that refrain from simply transferring neural network concepts directly into the optical domain; instead, they focus on fusing photonic, digital electronic, and event-based bioinspired processing to optimally exploit the virtues of each scheme. These approaches can offer beyond state-of-the-art performance while relying on realistic, scalable technology. The first approach is based on a photonic integrated platform and a bioinspired spectrum-slicing technique. The photonic chip allows feature extraction through optical filtering with low power consumption and an equivalent computational efficiency of 72 femtojoules per multiply-and-accumulate operation for 5-bit precision. When combined with typical digital neural networks, an almost 5-fold reduction in the number of parameters was achieved with a minor loss of accuracy compared to established convolutional neural networks. The second approach follows a bioisomorphic route in which miniaturized spiking laser neurons and unsupervised bioinspired training are unified in a deep architecture, revealing a noise-resilient and power-efficient proposition