Artificial intelligence is a new paradigm of information processing where machines emulate human intelligence and perform tasks that cannot be done with standard computers. Neuromorphic computing is in particular inspired by how the brain computes. Large network of interconnected neurons whose synapses are varied during a learning phase, and where the information flows in parallel throughout different connections. Photonics platforms represent an interesting possibility where to implement neuromorphic processing schemes, exploiting light and its advantages in terms of speed, low energy consumption and inherent parallelism via wavelength division multiplexing. In particular, a candidate playing a diversity of key roles in integrated networks is the microring resonator. In silicon photonics, the microring resonator can implement the strength of a synapse, the spiking emission of a biological neuron, and it can exhibit a fading memory based on its multiple linear and nonlinear dynamical timescales. This manuscript presents an overview of the main applications of silicon microring resonators in neuromorphic silicon photonics, and then focuses on its implementation in a processing scheme, named time delay reservoir computing (RC). Time delay RC is a hardwarefriendly approach by which implement a large neural network, where this is folded in the nonlinear dynamical response of only one physical node, such as a dynamical system with delay feedback. The manuscript illustrates, both numerically and experimentally, how to make time delay RC exploiting the linear and nonlinear dynamical response of a silicon microring resonator. The microring is coupled to an external optical feedback and the results on a diversity of time series prediction tasks and delayed-boolean tasks are presented. Numerically, it is shown that the microring nonlinearities can be exploited to improve the performance on prediction tasks, such as the Santa Fe and Mackey Glass ones. Experimentally, it is shown how the network can be set to solve delayed boolean tasks with error-free operation, at 12 MHz operational speed, together with possible upgrades and alternative implementations that can boost its performances. / La inteligencia artificial es un nuevo paradigma de procesamiento de información en el que las máquinas emulan la inteligencia humana y realizan tareas que no pueden ser realizadas con ordenadores estándar. La computación neuromórfica está particularmente inspirada en cómo el cerebro realiza cálculos. Consiste en una gran red de neuronas interconectadas cuyas sinapsis varían durante una fase de aprendizaje, y donde la información fluye en paralelo a través de diferentes conexiones. Las plataformas fotónicas representan una interesante posibilidad para implementar esquemas de procesamiento neuromórfico, aprovechando las ventajas de la luz en términos de velocidad, bajo consumo de energía e inherente paralelismo a través de la multiplexación por división de longitud de onda. En particular, un candidato que desempeña una diversidad de roles clave en redes integradas es el micro-anillo resonador. En la fotónica de silicio, el micro-anillo resonador puede implementar la intensidad sináptica, la emisión de pulsos de una neurona biológica, y puede exhibir una memoria que decae con el tiempo basada en sus múltiples escalas temporales dinámicas lineales y no lineales. Esta tesis presenta una visión general de las principales aplicaciones de los resonadores de anillo microscópicos de silicio en la fotónica neuromórfica de silicio y se centra en su implementación en un esquema de procesamiento llamado time delay reservoir computing (RC). Time delay RC es un enfoque favorable para el hardware mediante el cual se implementa una gran red neural, a través de la respuesta dinámica no lineal de solo un nodo físico, como un sistema dinámico sujeto a retroalimentación. Este trabajo ilustra, tanto numérica como experimentalmente, cómo realizar la computación en time delay RC utilizando la respuesta dinámica lineal y no lineal de un resonador de anillo microscópico de silicio. El microanillo resonador está acoplado a una retroalimentación óptica externa y se presentan los resultados de una diversidad de tareas de predicción de series temporales y tareas booleanas retrasadas. Numéricamente, se muestra que las no-linealidades del micro-anillo resonador se pueden aprovechar para mejorar el rendimiento en tareas de predicción, como las de Santa Fe y Mackey Glass. Experimentalmente, se muestra cómo la red se puede configurar para resolver tareas booleanas retrasadas sin errores, a una velocidad operativa de 12 MHz, junto con posibles mejoras e implementaciones alternativas que pueden aumentar su rendimiento.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:unitn.it/oai:iris.unitn.it:11572/384210 |
| Date | 28 July 2023 |
| Creators | Donati, Giovanni |
| Contributors | Mirasso, Claudio R., Argyris, Apostolos, Donati, Giovanni, Pavesi, Lorenzo |
| Publisher | Università degli studi di Trento, place:Trento |
| Source Sets | Università di Trento |
| Language | English |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | firstpage:1, lastpage:169, numberofpages:169, alleditors:Mirasso, Claudio R.; Argyris, Apostolos |
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