[發明專利]基于相變材料的可重構光學神經網絡及其應用

在審

• 申請號: 202111586133.8
• 申請日: 2021-12-21
• 公開（公告）號: CN114266346A
• 公開（公告）日: 2022-04-01
• 發明（設計）人: 張敏明;蘇越星;胡喬木
• 申請（專利權）人: 華中科技大學
• 主分類號: G06N3/067
• 分類號: G06N3/067;G06N3/08
• 代理公司: 華中科技大學專利中心 42201
• 代理人: 夏倩;李智

本發明公開了一種基于相變材料的可重構光學神經網絡及其應用，屬于光學神經網絡領域，包括：光信息輸入層、可重構衍射層和探測輸出層；可重構衍射層包括n個相互平行且間隔設置的光學衍射板，用于對入射光的強度分布進行調控，得到待測平面光；光學衍射板包括依次設置的基底、相變材料層和保護層，且相變材料層和保護層被劃分為多個獨立區域，形成多個單元，單元內的相變材料可在包括晶態和非晶態的多個狀態之間切換；光信息輸入層用于產生攜帶有輸入圖像信息且正入射可重構衍射層的入射平面光；探測輸出層，用于探測待測平面光中m個預設位置處的功率大小，以確定圖像分類結果。本發明能夠提供可重構的全光神經網絡，提高光學神經網絡的靈活性。

技術領域

本發明屬于光學神經網絡領域，更具體地，涉及一種基于相變材料的可重構光學神經網絡及其應用。

背景技術

隨著計算機科學的發展，神經網絡已經在生活中諸如大數據、圖片識別等領域得到了廣泛的應用。然而基于馮諾依曼結構的現代計算機所采用的串行運算機制在進行基于并行結構的神經網絡訓練與計算時是低效且高能耗的，因此在面對越來越復雜的網絡結構和數據量時逐漸在算力和功耗上進入了瓶頸。為解決這一問題，全光神經網絡被認為是一個有潛力的方案。

全光神經網絡是一種基于光學器件實現的硬件網絡，其優勢在于由于信息由光承載，網絡的計算可以以光速實現，并且能夠明顯降低功耗。目前全光神經網絡主要有兩條技術路線，其一是基于波導結構與可調光器件集成的片上方案，該方案集成度高但網絡復雜度和總器件數隨神經元總數增加而快速上升，擴展性有限。

另一種方案是基于自由空間光學衍射，該方案體積略大但擴展性和可靠性均優于片上方案，但是目前提出的自由空間衍射方案所實現的光學神經網絡，在制成后其設計便是固定的，每個神經元的相位、振幅、傳輸/反射系數均不可更改，也即是說，網絡權重、激活函數均不可更改，因此，只能實現單一預設功能，當功能發生變化時，需要重新設計新的光學神經網絡，靈活性較差。

發明內容

針對現有技術的缺陷和改進需求，本發明提供了一種基于相變材料的可重構光學神經網絡及其應用，其目的在于，將晶態，非晶態與若干中間態下存在折射率差且具有非易失性的相變材料應用于神經元，使各神經元中激活函數偏移值可調，從而構建可重構的全光神經網絡，提高光學神經網絡的靈活性。

為實現上述目的，按照本發明的一個方面，提供了一種基于相變材料的可重構光學神經網絡，用于實現圖像分類，包括：光信息輸入層、可重構衍射層和探測輸出層；

可重構衍射層包括n個相互平行且間隔設置的光學衍射板，對應光學神經網絡中的n個全連接層；光學衍射板包括依次設置的基底、相變材料層和保護層，且相變材料層和保護層被劃分為多個獨立區域，相應形成多個單元，每個單元內的相變材料可在多個狀態之間切換，多個狀態包括晶態和非晶態，光通過單元時受其中相變材料調控所產生的額外相移與相變材料的狀態一一對應；每個單元對應光學神經網絡中的一個神經元，相鄰光學衍射板中單元間的衍射關系對應光學神經網絡中的權重，光通過單元時受其中相變材料調控所產生的額外相移對應光學神經網絡中激活函數的偏移值；n為正整數；

光信息輸入層用于產生攜帶有輸入圖像信息且正入射可重構衍射層的入射平面光；

可重構衍射層，用于利用其中的光學衍射板對入射光的強度分布進行調控，得到待測平面光；

探測輸出層，用于探測待測平面光中m個預設位置處的功率大小；m為類別數，且m個預設位置與m個類別一一對應，功率最大的預設位置所對應的類別為圖像分類結果。

進一步地，相變材料至少具有晶態和非靜態兩種折射率不同的狀態。

在一些可選的實施例中，相變材料為Sb₂Se₃。

進一步地，保護層材料應有較高熔點以防止相變材料相變時發生劣化，對入射光波段應有低吸收保證低傳輸損耗。