Photonic reservoir computing with tunable interconnections using electro-optic modulators.
Mostrar el registro completo del ítem
Título: Photonic reservoir computing with tunable interconnections using electro-optic modulators.
Autor: Pastor Naranjo, Francisco
Resumen:
[ES] El aumento constante en la demanda de rendimiento por el incremento del tráfico en Internet requiere sistemas con capacidades cada vez mayores para la gestión y procesamiento de los datos. Con la ley de Moore acercándose a su límite, es necesario explorar nuevos paradigmas de computación. La computación neuromórfica, inspirada en principios de la neurociencia, tiene como objetivo imitar el comportamiento del cerebro para crear sistemas de computación eficientes. La computación de reservorio es un enfoque neuromórfico que aprovecha una red fija y recurrente con dinámicas no lineales complejas, llamada reservorio, para transformar señales de entrada en un espacio de mayor dimensión. La salida del reservorio es procesada posteriormente por una capa de lectura más simple, la cual se entrena para producir la salida deseada mediante regresión lineal. Esta arquitectura es adecuada para su implementación con sistemas físicos, ya que no requiere técnicas de optimización basadas en gradientes, que a menudo son difíciles de aplicar. Los circuitos integrados fotónicos, conocidos por su eficiencia y velocidad, son candidatos ideales para integrar dichas arquitecturas. En este trabajo se ha estudiado, simulado y fabricado una arquitectura de reservorio fotónico distribuido espacialmente y ajustable. La capacidad de ajuste se logra colocando moduladores electroópticos en las interconexiones entre nodos, donde actúan como desfasadores que modifican la dinámica del sistema. Los nodos del reservorio se implementan utilizando estructuras multimodo 3x3, mientras que la lectura se realiza como una combinación lineal de la salida del reservorio con pesos en el dominio eléctrico. El objetivo es evaluar cómo las variaciones de fase afectan las dinámicas del reservorio y analizar el rendimiento del circuito en un problema de referencia que, en este caso, consiste en calcular la XOR entre bits consecutivos de una secuencia de entrada. Un estudio matemático muestra que el uso de dos MMI 3x3 como nodos y dos desfasadores son suficientes para calcular la XOR con una señal de entrada ideal. La configuración principal examinada en este estudio es un reservorio 2x2 en una arquitectura de tipo "swirl", donde solo dos nodos consecutivos se utilizan para introducir la señal al reservorio, y dos desfasadores en las interconexiones entre dichos nodos actúan como parámetros ajustables. Durante las simulaciones, esta arquitectura y sus variaciones se han probado frente a señales con varios tipos de distorsiones, incluyendo ruido de fase e intensidad, efectos de alta potencia y dispersión cromática. Los resultados muestran que la incorporación de parámetros configurables mejora significativamente el rendimiento del circuito. También revelan que esta configuración ajustable supera a reservorios de mayor dimensión y no ajustables, y demuestra la viabilidad de utilizar desfasadores no volátiles. Además, el estudio investiga si es beneficioso utilizar todos los nodos como entrada de señal y explora el impacto de la recurrencia en el comportamiento del circuito. También se presenta el diseño del layout y el proceso de fabricación de un chip que implementa el reservorio estudiado.
[EN] The constant increase in throughput demand due to the steady growth of Internet traffic requires systems with ever-greater capabilities for data management and processing. With Moore s law approaching its limits, new computing paradigms must be explored. Neuromorphic computing, inspired by principles from neuroscience, aims to mimic the behaviour of the brain to create efficient computing systems. Reservoir computing is a neuromorphic approach that leverages a fixed, recurrent network with complex nonlinear dynamics, called a reservoir, to transform input signals into a higher-dimensional space. The reservoir s output is then processed by a simpler readout layer, which is trained to produce the desired output through linear regression. This architecture is well-suited for implementation with physical systems, as it does not require gradient-based optimization techniques, which are often challenging to apply. Photonic integrated circuits, known for their efficiency and speed, are ideal candidates for integrating such architectures. In this work, a tunable photonic spatially distributed reservoir architecture has been studied, simulated, and fabricated. Tunability is achieved by placing PZT electro-optic modulators in the interconnections between nodes, where they act as phase shifters that modify the system s dynamics. The reservoir nodes are implemented using 3x3 multi-mode structures, while the readout is realized as a linear combination of the reservoir output with weights in the electrical domain. The objective is to evaluate how phase variations affect the dynamics and analyze the performance of the circuit in a reference problem, which involves calculating the XOR between consecutive bits of an input bitstream. A mathematical study shows that using two 3x3 MMIs as nodes and two phase shifters is sufficient to compute the XOR with an ideal input signal. The primary configuration examined in this study is a 2x2 reservoir in a swirl architecture, where only two con secutive nodes are used to input signal to the reservoir, and two phase shifters in the interconnections between such nodes acting as tunable parameters. During simulations, this architecture and variations from it have been tested for various signal distortions, including phase and intensity noise, high power effects and chromatic dispersion. The results show that incorporating configurable parameters significantly improves circuit performance. They also reveal that this tunable setup outperforms higher-dimensional, non-tunable reservoirs and demonstrates the feasibility of using non-volatile phase shifters. Additionally, the study investigates whether utilizing all nodes for input signals is beneficial and explores the impact of recurrency on the circuit behavior. The layout design and fabrication process of a chip implementing the studied reservoir are also presented.
[ES] El aumento constante en la demanda de rendimiento por el incremento del tráfico en Internet requiere sistemas con capacidades cada vez mayores para la gestión y procesamiento de los datos. Con la ley de Moore acercándose a su límite, es necesario explorar nuevos paradigmas de computación. La computación neuromórfica, inspirada en principios de la neurociencia, tiene como objetivo imitar el comportamiento del cerebro para crear sistemas de computación eficientes. La computación de reservorio es un enfoque neuromórfico que aprovecha una red fija y recurrente con dinámicas no lineales complejas, llamada reservorio, para transformar señales de entrada en un espacio de mayor dimensión. La salida del reservorio es procesada posteriormente por una capa de lectura más simple, la cual se entrena para producir la salida deseada mediante regresión lineal. Esta arquitectura es adecuada para su implementación con sistemas físicos, ya que no requiere técnicas de optimización basadas en gradientes, que a menudo son difíciles de aplicar. Los circuitos integrados fotónicos, conocidos por su eficiencia y velocidad, son candidatos ideales para integrar dichas arquitecturas. En este trabajo se ha estudiado, simulado y fabricado una arquitectura de reservorio fotónico distribuido espacialmente y ajustable. La capacidad de ajuste se logra colocando moduladores electroópticos en las interconexiones entre nodos, donde actúan como desfasadores que modifican la dinámica del sistema. Los nodos del reservorio se implementan utilizando estructuras multimodo 3x3, mientras que la lectura se realiza como una combinación lineal de la salida del reservorio con pesos en el dominio eléctrico. El objetivo es evaluar cómo las variaciones de fase afectan las dinámicas del reservorio y analizar el rendimiento del circuito en un problema de referencia que, en este caso, consiste en calcular la XOR entre bits consecutivos de una secuencia de entrada. Un estudio matemático muestra que el uso de dos MMI 3x3 como nodos y dos desfasadores son suficientes para calcular la XOR con una señal de entrada ideal. La configuración principal examinada en este estudio es un reservorio 2x2 en una arquitectura de tipo "swirl", donde solo dos nodos consecutivos se utilizan para introducir la señal al reservorio, y dos desfasadores en las interconexiones entre dichos nodos actúan como parámetros ajustables. Durante las simulaciones, esta arquitectura y sus variaciones se han probado frente a señales con varios tipos de distorsiones, incluyendo ruido de fase e intensidad, efectos de alta potencia y dispersión cromática. Los resultados muestran que la incorporación de parámetros configurables mejora significativamente el rendimiento del circuito. También revelan que esta configuración ajustable supera a reservorios de mayor dimensión y no ajustables, y demuestra la viabilidad de utilizar desfasadores no volátiles. Además, el estudio investiga si es beneficioso utilizar todos los nodos como entrada de señal y explora el impacto de la recurrencia en el comportamiento del circuito. También se presenta el diseño del layout y el proceso de fabricación de un chip que implementa el reservorio estudiado.
[EN] The constant increase in throughput demand due to the steady growth of Internet traffic requires systems with ever-greater capabilities for data management and processing. With Moore s law approaching its limits, new computing paradigms must be explored. Neuromorphic computing, inspired by principles from neuroscience, aims to mimic the behaviour of the brain to create efficient computing systems. Reservoir computing is a neuromorphic approach that leverages a fixed, recurrent network with complex nonlinear dynamics, called a reservoir, to transform input signals into a higher-dimensional space. The reservoir s output is then processed by a simpler readout layer, which is trained to produce the desired output through linear regression. This architecture is well-suited for implementation with physical systems, as it does not require gradient-based optimization techniques, which are often challenging to apply. Photonic integrated circuits, known for their efficiency and speed, are ideal candidates for integrating such architectures. In this work, a tunable photonic spatially distributed reservoir architecture has been studied, simulated, and fabricated. Tunability is achieved by placing PZT electro-optic modulators in the interconnections between nodes, where they act as phase shifters that modify the system s dynamics. The reservoir nodes are implemented using 3x3 multi-mode structures, while the readout is realized as a linear combination of the reservoir output with weights in the electrical domain. The objective is to evaluate how phase variations affect the dynamics and analyze the performance of the circuit in a reference problem, which involves calculating the XOR between consecutive bits of an input bitstream. A mathematical study shows that using two 3x3 MMIs as nodes and two phase shifters is sufficient to compute the XOR with an ideal input signal. The primary configuration examined in this study is a 2x2 reservoir in a swirl architecture, where only two con secutive nodes are used to input signal to the reservoir, and two phase shifters in the interconnections between such nodes acting as tunable parameters. During simulations, this architecture and variations from it have been tested for various signal distortions, including phase and intensity noise, high power effects and chromatic dispersion. The results show that incorporating configurable parameters significantly improves circuit performance. They also reveal that this tunable setup outperforms higher-dimensional, non-tunable reservoirs and demonstrates the feasibility of using non-volatile phase shifters. Additionally, the study investigates whether utilizing all nodes for input signals is beneficial and explores the impact of recurrency on the circuit behavior. The layout design and fabrication process of a chip implementing the studied reservoir are also presented.
URI: http://hdl.handle.net/10251/209947
Fecha: 2024-10-11
Relacionado
Ítems en Google Scholar
Ficheros en el ítem
Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)
-
ETSIT - Trabajos académicos [2408]
Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación