Principio di funzionamento del chip moltiplicatore vettore-matrice complesso fotonico. Crediti:Junwei Cheng, Yuhe Zhao, Wenkai Zhang, Hailong Zhou, Dongmei Huang, Qing Zhu, Yuhao Guo, Bo Xu, Jianji Dong, Xinliang Zhang;
Il calcolo ottico utilizza i fotoni invece degli elettroni per eseguire calcoli, il che può aumentare significativamente la velocità e l'efficienza energetica dei calcoli superando i limiti intrinseci degli elettroni. Il principio di base del calcolo ottico è l'interazione luce-materia. Il calcolo a matrice è diventato uno degli strumenti di elaborazione delle informazioni più utilizzati e indispensabili nella scienza e nell'ingegneria, contribuendo con un gran numero di attività di calcolo alla maggior parte dell'elaborazione del segnale, come le trasformate di Fourier discrete e le operazioni di convoluzione.
In quanto elemento costitutivo di base delle reti neurali artificiali (ANN), la moltiplicazione di matrici occupa la maggior parte delle risorse computazionali. A causa delle proprietà dei componenti elettronici, l'esecuzione di semplici moltiplicazioni di matrice richiede un gran numero di transistor per lavorare insieme, mentre le moltiplicazioni di matrice possono essere facilmente implementate da componenti fotonici fondamentali come microanelli, interferometri Mach Zehnder (MZI) e piani diffrattivi. Pertanto, la velocità del calcolo ottico è di diversi ordini di grandezza più veloce del calcolo elettronico e consuma molta meno energia. Tuttavia, il tradizionale metodo di moltiplicazione matrice-vettore incoerente si concentra su operazioni con valori reali e non funziona bene nelle reti neurali con valori complessi e nelle trasformate di Fourier discrete.
I ricercatori guidati dal Prof. Jianji Dong dell'Università di Scienza e Tecnologia di Huazhong (HUST), Cina, hanno proposto un chip moltiplicatore vettore-matrice complesso fotonico in grado di supportare moltiplicazioni di matrici arbitrarie su larga scala e con valori complessi. Il chip rompe il collo di bottiglia dei tradizionali schemi di calcolo ottico non coerenti, che hanno difficoltà a ottenere moltiplicazioni arbitrarie di matrici con valori complessi su larga scala. Consente inoltre applicazioni di intelligenza artificiale, come trasformate di Fourier discrete, trasformate di coseno discrete, trasformate di Walsh e convoluzioni di immagini.
La loro idea è di progettare algoritmi intelligenti per la scomposizione di matrici e il partizionamento di matrici per l'architettura di array di microring per estendere le moltiplicazioni di matrici dal dominio reale a quello complesso e da piccola scala a grande scala. I ricercatori sono riusciti a dimostrare sperimentalmente diverse applicazioni tipiche dell'intelligenza artificiale, mostrando il potenziale del chip moltiplicatore vettore-matrice complesso fotonico per applicazioni nel calcolo dell'intelligenza artificiale. Il lavoro intitolato "A small microring array that performs large complex-valued matrix-vector multiplication" è stato pubblicato il 28 aprile 2022 in Frontiers of Optoelectronics . + Esplora ulteriormente
