使いやすい新光チップ、様々な機能を自己構成

October, 18, 2023, Washington--華中科技大学の研究者は、さまざまな機能を実現するように構成できる使いやすい光チップを開発した。彼らが達成した正の実数値行列計算は、チップに光ニューラルネットワークを必要とするアプリケーションで利用できる可能性がある。光ニューラルネットワークは、画像分類、ジェスチャー解釈、音声認識など、データ量の多い様々なタスクに使用できる。

多様な機能を実行するために製造後に再構成できるフォトニック集積回路は以前に開発されていた。しかし、構成が難しい傾向がある。ユーザがチップの内部構造と原理を理解し、その基本ユニットを個別に調整する必要があるためである。

「われわれの新しいチップはブラックボックスとして扱うことができるため、ユーザは機能を変更するために内部構造を理解する必要はない」と、中国の華中科技大学(Huazhong University of Science and Technology)の研究チームリーダ、Jianji Dongは話している。「トレーニング目標を設定するだけで、コンピュータ制御で、チップは入力と出力に基づいて所望の機能を実現するように自己構成する」

Optical Materials Express誌で、研究チームは、四辺形のパターンに配置されたマッハツェンダー干渉計(MZI)導波路ベースの光学コンポーネントのネットワークに基づく新しいチップについて説明している。研究チームは、チップが光ルーティング、低損失光エネルギー分割、およびニューラルネットワークの作成に使用される行列計算を実行するように自己構成できることを示した。

「将来的には、より大規模なオンチッププログラマブル導波路ネットワークの実現を期待している。さらなる開発により、 FPGAsに匹敵する光機能を実現できるようになる可能性がある。これは、製造後に任意のアプリケーションを実行するように再プログラムできる電気集積回路である」とDongは説明している。

プログラム可能 MZI ネットワークの作成
オンチップの四辺形MZIネットワークは、相互接続されたノードのネットワークから作成される光ニューラルネットワークを含むアプリケーションに役立つ可能性がある。光ニューラルネットワークを効果的に使用するには、既知のデータでネットワークをトレーニングして、ノードの各ペア間の重みを決定する必要がある(行列乗算を含むタスク)。

「オンチップのマトリックス操作は、通常、順方向伝播MZIネットワークまたはマイクロリングアレイを使用して実装されていた。エレクトロニクスのFPGAに触発されて、マトリックス演算にフィードフォワードとフィードバックの両方の伝搬を可能にするMZIトポロジカルネットワーク構造を使用したかった」(Dong)

チームが開発したチップは、電極の電圧を調整することで再構成することができ、四角形のネットワークに様々な光伝搬経路を作り出す。チームは、勾配降下アルゴリズムを統合して、各トレーニング反復でネットワークの精度を測定するコスト関数の収束率を加速した。各トレーニング反復の後、チップは単一の変数の値ではなく、すべての調整可能な電極の電圧を更新し、コスト関数の収束率をさらに向上させる。こうした改善により、トレーニング プロセスが高速化される。

多彩な機能を実現
研究チームは、このチップを使用して正の実行列計算と呼ばれるものを実行できることを示し、四辺形のMZIネットワークでこれの実現可能性を初めて検証した。チップのトレーニング結果とターゲットマトリックスの間の誤差は最小限だった。

チームはまた、高い消光比を持つ光ルーティング(正の実行列計算の特殊ケース)を実証した。光ルーティングは、データセンタ内のプロセッサやメモリユニットなどの機器間で光信号を効率的にルーティングできる。電気的なアプローチと比較して、光学的アプローチは、多数の信号を処理する際の遅延と消費電力の削減に役立つ。

さらに、このチップは、単一の入力光を出力ポートで比例エネルギーを持つビームに分割する低損失光パワー分割に使用された。11のテストセットの結果の統計分析は、分割中のエネルギー損失が1.16dB以下にとどまっていることを示した。低損失の光エネルギー分割を利用して、プロセッサやフォトディテクタなどのチップ上の様々なコンポーネントに信号を送信できる。これにより、入力信号の同時処理が容易になる。

研究チームは現在、さらに多くのマトリックス操作機能を可能にするチップの改善に取り組んでいる。チームはまた、光ニューラルネットワークを超えた行列コンピューティングの他のアプリケーションにもそれを使用することを検討したいと考えている。