45 周年特刊文章 |   崔铁军院士团队：基于超材料的电磁神经网络研究进展

供稿 | 冯紫瑞

原文：马骞 , 冯紫瑞 , 高欣欣 , 顾泽 , 游检卫 , 崔铁军 . 基于超材料的电磁神经网络研究进展 [ J ] . 电子与信息学报 , 预出版 . doi: 10.11999/JEIT231285

1   研究背景

近年来，人工智能技术的发展对人类社会生活和科技发展产生了重大影响，随着人工智能技术的广泛应用，面向智能计算的算力需求急剧增长，而目前芯片在经历快速发展阶段后已经日益逼近其工艺制程的瓶颈，同时面临功耗不断增加的问题，为解决这些问题，急需开发更加高速、高能效的智能计算硬件。以光子电路神经网络和全光衍射神经网络为代表的神经计算因其超快、超高能效的计算架构掀起了新一波的研究热潮。

2   三维空间衍射神经网络

( 1 )   光波段物理神经网络

自 2018 年 Ozcan 教授提出全光衍射深度神经网络的概念 ( Science，361 ( 6406 ) ,   1004-1008 ) ，利用光来模拟全连接神经网络的前向传播过程，展开了一系列相关研究。相比于传统计算硬件，全光衍射深度神经网络利用了光通过衍射介质并作为二次辐射源向下一层衍射过程与全连接神经网络中前向传播过程的天然相似性，具有了高计算速度与高能效的优势。由于衍射神经网络只需要很少的光子能量消耗和超短的光传播时间就可以完成前向传播的网络矩阵运算。其等效算力能效比显著优于主流商用图形处理单元。本文先对比了衍射光学神经网络和传统电子神经网络，并介绍使用衍射神经网络执行分类任务的性能；其次介绍了可重构的光电衍射处理单元；最后延伸了 3 种不同的神经网络类型以及用于手写数字分类的光电衍射神经网络自适应训练。

( 2 )   微波段物理神经网络

和全光衍射神经网络类似，微波段的电磁衍射神经网络同样是基于多层衍射介质 ( 如电磁超表面等 ) 来实现网络权重的调控。但区别于全光衍射神经网络，微波段的电磁衍射神经网络具备可在电磁域做直接计算和信息处理，以及所有神经元独立可编程这两大优势。关于微波段的物理神经网络，本文先后介绍了基于超表面的无源衍射神经网络，以及可编程人工智能机 ( Nature   Electronics,   5,   113 – 122 ) 、人工表面 ( Nature   Electronics,   6 ( 4 ) ,   319-328 ) 等离激元神经网络等多种可编程神经网络，演示了使用基于超材料的微波衍射神经网络执行逻辑门操作与动态识别任务；并介绍了基于可编程人工智能机的码分多址技术以及基于人工表面等离激元神经网络 ( 图 1 ) 的无线通信等。

图 1 人工表面等离激元神经网络

3   光网络芯片化研究

为了解决上述三维空间衍射神经网络结构体积庞大、难加工、难集成的问题，平面单片衍射神经网络被提出。本文介绍了不同平面形式的衍射深度神经网络，为验证系统的分类性能，演示了由大量纳米级移相器组成的系统在绝缘体上硅光子平台上的图像分类任务，以及使用一种基于集成一维超表面的单片衍射光学神经网络架构执行不同分类任务。此外，还介绍了复值相干光神经网络，相比于具有单一实值神经元的神经网络，具有单一复值神经元的网络能处理对称性和异或等复杂问题。考虑到网络规模随输入增加快速变大的限制，介绍了由两个衍射单元组成的光学集成芯片，将计算机的占用空间随输入维度的二次增长下调为线性比例增长。之后，本文先后介绍了复用衍射神经网络和光电混合衍射神经网络，并演示了两者执行手写数字分类任务的性能。

4   总结与展望

近年来，基于纳米光子学和超材料的智能神经形态计算由于其优异的智能计算潜力，一直是光学和人工智能交叉领域的热门方向之一。光学神经网络具有超高的并行计算速率和超低功耗，因此是新一代智能计算系统发展的重要方向。本文介绍了目前神经形态计算的两个主要研究方向：平面光子电路和空间三维多层衍射网络，以及它们相应的代表性工作和应用。但要实现真正广泛和可靠的实际应用，该领域的相关研究还有很长的路要走。总之，以衍射神经网络和光电路为代表的新型光学智能神经形态计算仍然是一个具有巨大潜力的重要方向，值得深入探索。这一研究方向将促进光学智能计算芯片、成像、信息处理、无线通信和感知等各种应用的发展。

马骞：男，助理研究员，研究方向为智能超材料、信息超表面和电磁衍射神经网络 .

冯紫瑞：女，硕士生，研究方向为信息超表面 .

高欣欣：女，助理研究员，研究方向为人工表面等离激元和智能超材料 .

顾泽：男，硕士生，研究方向为智能超材料和信息超表面 .

游检卫：男，教授，研究方向为智能超材料、拓扑超表面和量子超材料 .

崔铁军（通信作者：tjcui@seu.edu.cn）：男，教授，研究方向为电磁超材料和计算电磁学的研究。研制出具有自主知识产权的电磁仿真软件，解决了复杂环境下目标仿真与评估问题。提出并建立了数字编码和现场可编程超材料的概念及其控制电磁波的新框架，开创了信息超材料新体系，构建了数字世界与电磁波物理世界的桥梁 .

编辑 | 马秀强

校对 | JEIT 融媒

审核 | 陈     倩

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