Integrated photonic metasystem for image classifications at telecommunication wavelength
Citation
Wang, Z., Chang, L., Wang, F. et al. Integrated photonic metasystem for image classifications at telecommunication wavelength. Nat Commun 13, 2131 (2022).
Lisence
関連
Wangら（2022）は、シリコンフォトニクス基板上に多層メタサーフェス（回折光学素子）を集積し、小型チップ上で画像分類を実現しました。彼らは0.135 mm^2のチップ領域に約1000個のナノスケール位相シフタ（光学重み）を集積し、15ピクセル程度の小規模パターン分類で約90%の認識精度を達成しています（wang2022）。 NotebookLM
集積チップ回折ニューラルネットワーク（IDNN）を用いた省スペースな光コンピューティングを提案し、実証した研究です。
従来の光ニューラルネットワーク（ONN）が、計算操作の実現に多くのマッハ・ツェンダー干渉計（MZI）を必要とし、その結果、フットプリントとエネルギー消費が入力次元に対して二次的に増大するというスケーラビリティの限界を克服しています。
この新しいIDNNチップは、超小型回折セルを活用してフーリエ変換と逆フーリエ変換を実現することで、必要となるMZIの数を入力次元に対して線形にスケールするように削減しました。
この設計により、従来のMZIベースのONNと比較して、フットプリントとエネルギー消費の両方で約10倍の削減を達成し、スケーラブルで低消費電力の光演算チップの実現に向けた有望な道筋を示しています。