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期刊信息
  • 主管单位:
  • 中国科学技术协会
  • 主办单位:
  • 中国仪器仪表学会、上海光学仪器研究所、中国光学学会工程光学专业委员会
  • 主  编:
  • 庄松林
  • 地  址:
  • 上海市军工路516号上海理工大学《光学仪器》编辑部
  • 邮政编码:
  • 200093
  • 联系电话:
  • 021-55270110
  • 电子邮件:
  • gxyq@usst.edu.cn
  • 国际标准刊号:
  • 1005-5630
  • 国内统一刊号:
  • 31-1504/TH
  • 邮发代号:
  • 单  价:
  • 15.00
  • 定  价:
  • 90.00
纯克尔非线性动力学在光学神经元中的应用研究
Research on the application of pure Kerr nonlinear dynamics in optical neurons
投稿时间:2023-03-15  
DOI:10.3969/j.issn.1005-5630.202303150063
中文关键词:  克尔效应  耦合模式理论  微谐振腔  光学神经元
英文关键词:Kerr effect  coupled mode theory  micro-resonator  optical neurons
基金项目:上海张江国家自主创新示范区专项发展资金重大项目(ZJ2019–ZD–005)
作者单位E-mail
龙洪亮 上海理工大学 光子芯片研究院,上海 200093
上海理工大学 光电信息与计算机工程学院,上海 200093 
 
沈微宏 上海理工大学 光子芯片研究院,上海 200093  
SCHOENHARDT Steffen 上海理工大学 光子芯片研究院,上海 200093  
张启明 上海理工大学 光子芯片研究院,上海 200093 qimingzhang@usst.edu.cn 
摘要点击次数: 1855
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中文摘要:
      采用尖峰神经元对神经形态计算进行并行处理,可以克服数字计算机的一些局限性,从而提高计算速度、计算性能和能量效率,实现更高效、更智能和更自适应的计算。超快克尔效应在光子神经形态计算中具有重要的意义和应用。利用改进的归一化耦合模理论(coupled mode theory, CMT)模型,对钙钛矿材料的光学微谐振腔中由超快克尔效应引起的非线性动力学特征进行了计算和分析,观察到自脉动行为;模拟并实现了光学神经元的兴奋性行为、泄露积分动力学和不应期现象。钙钛矿材料具有超快的克尔响应时间,可以将神经元的不应期控制在皮秒量级,为实现快速的脉冲神经网络提供了新思路。
英文摘要:
      Neuromorphic computing uses spike neurons for parallel processing, which can overcome limitations of digital computers, thereby improving computing speed, performance, and energy efficiency to achieve more efficient, intelligent, and adaptive computing. The ultrafast Kerr effect has important significance and application in neuromorphic computing. An improved coupled mode theory (CMT) model was employed to analyzed the nonlinear dynamics behaviors in a micro-resonator based on the ultra-fast Kerr response of perovskite materials. Self-pulsation behavior was observed in the optical cavity. Based on this property, the excitation, leaky integrating dynamics and refractory time of optical neurons were simulated and implemented. Because of the ultra-fast Kerr response of the perovskite material, the refractory time of the optical neuron can be reduced to the order of picoseconds, which paves the way for ultra-fast spiking neural networks.
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