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光神经计算器件、架构与算法综述

2021-03-16

 

脑科学与类脑研究是国际必争战略性前沿。类脑计算是模拟和借鉴人脑的神经系统结构和信息处理过程,构建出具有学习能力的超低功耗新型计算系统,与冯诺依曼体系架构相比,具有颠覆性创新。微电子技术在类脑计算领域取得重要进展,受限于电子瓶颈及摩尔定律终结,难以进一步提升速度及能效。光神经形态计算具有超快速、超低功耗等优势,开辟了类脑计算的新方向,在光子神经网络加速器、光子智能芯片、无人驾驶、边缘计算等方面具有巨大的潜在应用价值,有望推动新一轮产业革命。但目前在国际上属于起步探索阶段,尚未公认的技术方案,仍需大力探索与发展。

西安电子科技大学郝跃院士研究团队的项水英教授等人面向世界科技前沿,致力于研究全光类脑计算理论及关键技术。开展半导体激光器与类脑计算交叉研究,提出了人工神经元和突触器件的光学实现方法、发展了光神经形态计算理论及算法、提出了“神经元-突触-学习算法”全光脉冲神经元网络框架及一体化理论模型,实现了光脉冲神经网络无监督/监督学习算法、模式识别、联想记忆、声源定位、储备池计算、增强学习等。研究工作有望实现超快速、超低功耗全光计算范式,为光神经形态计算理论及算法、集成技术及芯片研制等奠定理论基础,推动全光类脑计算创新发展。

以上研究工作得到国家自然科学基金优秀青年科学基金项目、国家自然科学基金面上项目、博士后创新人才支持计划等资助。

图. 基于光子器件的全光脉冲神经网络架构及无监督学习算法。

A review: Photonics devices, architectures, and algorithms for optical neural computing

Shuiying Xiang, Yanan Han, Ziwei Song, Xingxing Guo, Yahui Zhang, Zhenxing Ren, Suhong Wang, Yuanting Ma, Weiwen Zou, Bowen Ma, Shaofu Xu, Jianji Dong, Hailong Zhou, Quansheng Ren, Tao Deng, Yan Liu, Genquan Han, Yue Hao

J. Semicond. 2021, 42(2): 023105

doi: 10.1088/1674-4926/42/2/023105

Full Text: http://www.jos.ac.cn/article/doi/10.1088/1674-4926/42/2/023105?pageType=en



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