Pesquisadores do Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia (NIST) criaram um chip de silício que distribui sinais ópticos com precisão em uma grade semelhante ao cérebro em miniatura, apresentando um novo design potencial para redes neurais.

O cérebro humano tem bilhões de neurônios (células nervosas), cada um com milhares de conexões com outros neurônios. Muitos projetos de pesquisa em computação visam emular o cérebro criando circuitos de redes neurais artificiais. Mas a eletronica convencional, incluindo a fiação elétrica de circuitos semicondutores, frequentemente impede o roteamento extremamente complexo necessário para redes neurais úteis.

A equipe do NIST propõe o uso de luz em vez de eletricidade como meio de sinalização. As redes neurais já demonstraram um poder notável na resolução de problemas complexos, incluindo rápido reconhecimento de padrões e análise de dados. O uso de luz eliminaria a interferência devido à carga elétrica e os sinais viajariam mais rápido e mais longe.

"As vantagens da Light podem melhorar o desempenho das redes neurais para análise de dados científicos, como pesquisas por planetas semelhantes à Terra e ciência da informação quântica, e acelerar o desenvolvimento de sistemas de controle altamente intuitivos para veículos autônomos, "Disse o físico do NIST Jeff Chiles.

Um computador convencional processa informações por meio de algoritmos, ou regras codificadas por humanos. Por contraste, uma rede neural depende de uma rede de conexões entre elementos de processamento, ou neurônios, que pode ser treinado para reconhecer certos padrões de estímulos. Um computador neural ou neuromórfico consistiria em um grande, sistema complexo de redes neurais.

Descrito em um novo artigo, o chip NIST supera um grande desafio para o uso de sinais de luz ao empilhar verticalmente duas camadas de guias de ondas fotônicas - estruturas que confinam a luz em linhas estreitas para o roteamento de sinais ópticos, tanto quanto os fios direcionam os sinais elétricos. Este projeto tridimensional (3-D) permite esquemas de roteamento complexos, que são necessários para imitar os sistemas neurais. Além disso, este projeto pode ser facilmente estendido para incorporar camadas adicionais de guia de ondas quando necessário para redes mais complexas.

Os guias de ondas empilhados formam uma grade tridimensional com 10 entradas ou neurônios "upstream", cada um se conectando a 10 saídas ou neurônios "downstream", para um total de 100 receptores. Fabricado em um wafer de silício, os guias de onda são feitos de nitreto de silício e têm cada um 800 nanômetros (nm) de largura e 400 nm de espessura. Os pesquisadores criaram um software para gerar automaticamente o roteamento do sinal, com níveis ajustáveis ​​de conectividade entre os neurônios.

A luz do laser foi direcionada para o chip por meio de uma fibra óptica. O objetivo era encaminhar cada entrada para cada grupo de saída, seguindo um padrão de distribuição selecionado para intensidade de luz ou poder. Os níveis de potência representam o padrão e o grau de conectividade do circuito. Os autores demonstraram dois esquemas para controlar a intensidade de saída:uniforme (cada saída recebe a mesma potência) e uma distribuição de "curva de sino" (em que os neurônios do meio recebem a maior potência, enquanto os neurônios periféricos recebem menos).

Para avaliar os resultados, pesquisadores fizeram imagens dos sinais de saída. Todos os sinais foram focados através de uma lente de microscópio em um sensor semicondutor e processados ​​em quadros de imagem. Este método permite que muitos dispositivos sejam analisados ​​ao mesmo tempo com alta precisão. A saída foi altamente uniforme, com baixas taxas de erro, confirmando a distribuição precisa de energia.

"Realmente fizemos duas coisas aqui, "Chiles disse." Começamos a usar a terceira dimensão para permitir mais conectividade óptica, e desenvolvemos uma nova técnica de medição para caracterizar rapidamente muitos dispositivos em um sistema fotônico. Ambos os avanços são cruciais à medida que começamos a aumentar a escala para sistemas neurais optoeletrônicos massivos. "