[eng] 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.
[spa] 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
[cat] La intel·ligència artificial és un nou paradigma de processament de la informació
en què les màquines emulen la intel·ligència humana i realitzen tasques
que no es poden dur a terme amb ordinadors estàndard. La computació neuromòrfica
s’inspira particularment en com el cervell calcula. Es tracta d’una
gran xarxa de neurones interconnectades, les sinapsis de les quals varien durant
una fase d’aprenentatge, i on la informació circula en paral·lel a través
de diferents connexions. Les plataformes fotòniques representen una possibilitat
interessant per implementar esquemes de processament neuromòrfic,
aprofitant la llum i els seus avantatges en termes de velocitat, baix consum
d’energia i el paral·lelisme inherent mitjançant multiplexació per divisió de
longitud d’ona. En particular, un candidat que juga una diversitat de rols
clau en xarxes integrades és el ressonador d’anell microscòpic. En la fotònica
de silici, el ressonador d’anell microscòpic pot implementar la intensitat
d’una sinapsi, l’emissió d’espigues d’una neurona biològica, i pot exhibir una
memòria que decau amb el temps basada en les seves múltiples escales de
temps dinàmiques lineals i no lineals. Aquest treballo presenta una visió
general de les principals aplicacions dels resonadors d’anell microscòpics de
silici en la fotònica neuromòrfica de silici, i després es centra en la seva implementació
en un esquema de processament anomenat time delay reservoir
computing (RC). Time delay RC és un enfocament amigable per la maquinària
mitjançant el qual s’implementa una gran xarxa neural a través de la
resposta dinàmica no lineal d’un únic node físic, com un sistema dinàmic
amb retroalimentació de retard. Aquest treball il·lustra, tant numèricament
com experimentalment, com fer la computació en dipòsit de retard temporal
aprofitant la resposta dinàmica lineal i no lineal d’un ressonador d’anell
microscòpic de silici. El microanell està acoblat a una retroalimentació òptica
externa i es presenten els resultats de diverses tasques de predicció de
sèries temporals i tasques booleans retardades. Numèricament, es demostra
que les no-linealitats del microanell es poden aprofitar per millorar el rendiment
en tasques de predicció, com ara les de Santa Fe i Mackey Glass.
Experimentalment, es mostra com la xarxa es pot configurar resoldre tasques
booleans retardades sense errors, a una velocitat operativa de 12 MHz,
juntament amb possibles actualitzacions i implementacions alternatives que
poden augmentar el seu rendiment.