Программируемые фазово-переводные метаповерхности на волноводах для многомодовой фотонной сверточной нейронной сети

Нейроморфная фотоника недавно проявила себя как перспективный аппаратный ускоритель с существенными преимуществами по скорости и энергопотреблению по сравнению с цифровой электроникой для алгоритмов машинного обучения, таких как различные типы нейронных сетей. Интегрированные фотонные сети особенно эффективны для выполнения аналоговых вычислений умножения матрицы на вектор (MVM), так как обеспечивают беспрецедентную скорость и плотность пропускной способности для передачи данных. Включение неволатильных фазопереходных материалов в интегрированные фотонные устройства даёт необходимые возможности программирования и вычислений в памяти для оптических вычислений на чипе. Здесь мы демонстрируем многомодовое фотонное вычислительное ядро, состоящее из массива программируемых преобразователей мод, основанных на метаповерхностях на волноводе, выполненных из фазопереходных материалов. Программируемые преобразователи используют изменение показателя преломления фазопереходного материала Ge2Sb2Te5 в процессе фазового перехода для управления пространственными модами волновода с очень высокой точностью — до 64 уровней в контрасте мод. Этот контраст используется для представления элементов матрицы с 6-битным разрешением и с положительными и отрицательными значениями для выполнения вычислений MVM в алгоритмах нейронных сетей. Мы демонстрируем прототип оптической сверточной нейронной сети, способной выполнять задачи обработки и распознавания изображений с высокой точностью. Благодаря широкой рабочей полосе и компактному размеру устройства продемонстрированное многомодовое фотонное ядро представляет перспективу для масштабируемых фотонных нейронных сетей с ультравысокой пропускной способностью вычислений.