С наступлением эпохи больших данных аппаратные системы искусственного интеллекта, основанные на традиционной технологии комплементарных металлооксидных полупроводников (CMOS) и архитектуре фон Неймана, в условиях экспоненциального роста вычислительных требований сталкиваются с серьёзными ограничениями, обусловленными физическими пределами закона Мура, а также с масштабными проблемами — узким местом в повышении вычислительной эффективности и чрезвычайно высоким энергопотреблением. В этой связи интегрированные фотонные нейронные сети (PNN), благодаря своим врождённым преимуществам — сверхвысокой скорости, широкой пропускной способности, высокой степени параллелизма и низкому энергопотреблению — представляют собой перспективную новую вычислительную парадигму, объединяющую биосовместимые вычисления и фотонные вычисления. В биологии нейроны не осуществляют детерминистические вычисления: внутренние шумы, такие как случайное открытие ионных каналов, придают биологическим нейронам характерные стохастические динамические свойства, что обеспечивает ключевую поддержку вероятностных вычислений, включая байесовский вывод. Поэтому внедрение вероятностных моделей в фотонное оборудование имеет важное значение для снижения излишней уверенности в детерминистических рассуждениях и повышения точности и устойчивости нейронных сетей.

Однако существующие фотонные нейроны в целом страдают от крупных габаритов либо слабой оптической реактивности, что серьёзно ограничивает высокоплотную интеграцию систем и их практическое применение. Что ещё более критично, большинство ранее сообщённых фотонных нейронов демонстрируют детерминистскую динамику и лишены внутренней случайности; для реализации вероятностных вычислений приходится полагаться на сложные внешние источники энтропии или обратные оптические цепи, что значительно повышает архитектурную сложность и эксплуатационные затраты фотонных нейронных сетей. Хотя традиционные халькогенидные фазовые материалы обладают значительным потенциалом для создания энергонезависимых многопозиционных фотонных синапсов, при использовании в качестве нейронов их энергонезависимые свойства приводят к тому, что после подачи управляющего импульса устройство с трудом восстанавливается в исходное покоящееся состояние. Эти неидеальные факторы и архитектурные недостатки в совокупности формируют ключевые вызовы, сдерживающие развитие масштабных, малоусложнённых, высокоэффективных чиповых фотонных систем вероятностных вычислений, имитирующих работу мозга.

В ответ на указанные выше проблемы команда, в состав которой входят сотрудники Хуачжунского университета науки и технологий, провела комплексное исследование с использованием системы in situ‑измерений ПЭМ компании Зэюй Технолоджи. Команда разработала первый компактный фотонный импульсный нейрон на уровне чипа, используя новый фазовый материал SbTe9; благодаря случайности, возникающей в результате эволюции его внутренней микроструктуры, устройство обеспечивает стабильную вероятностную генерацию импульсов, предлагая низкопроцессурное и высокоустойчивое аппаратное решение для масштабных фотонных систем вероятностных вычислений.

Заголовок: Компактный фотонный нейрон с импульсной активацией и внутренней стохастичностью, основанный на фазовом переходном материале, для вероятностных вычислений
Журнал: Природа коммуникаций
Веб-сайт: https:// doi.org/10.1038/s41467- 026-73070-8

Исследовательская группа разработала компактный фотонный импульсный нейрон на уровне чипа, основанный на новом фазовом материале SbTe9; внутренняя случайность в нём реализуется за счёт эволюции микроструктуры этого материала в ходе неравновесных процессов плавления и кристаллизации. В отличие от традиционных фазовых материалов, данный материал при комнатной температуре находится в кристаллическом состоянии; под воздействием внешнего нагрева до температуры выше точки плавления он переходит в жидкое состояние, а после снятия возбуждения самопроизвольно вновь кристаллизуется. Этот цикл повышения и понижения температуры имитирует динамику мембранного потенциала биологического нейрона. Благодаря случайной перестройке микроструктуры в ходе циклических процессов температура плавления и локальная температура материала подвержены естественным флуктуациям; такая физическая случайность позволяет нейрону демонстрировать стабильные вероятностные характеристики генерации импульсов. Этот механизм устраняет зависимость от внешних источников энтропии, закладывая физическую основу для создания высокоинтегрированных фотонных систем вероятностных вычислений.

Для точного выяснения физической природы этой случайной особенности исследователи с помощью передовых экспериментальных методов провели систематическую характеристику фазовых переходов в тонких пленках SbTe9. Используя стенд‑образец, предоставленный компанией Zeyou Technology, команда смогла в режиме реального времени наблюдать динамическое развитие микроструктуры пленок SbTe9 при различных температурах. В ходе эксперимента было непосредственно зафиксировано, что фаза Te и фаза Sb2Te3 проявляют совершенно различное поведение при переходах; в частности, во время циклов нагрева наблюдались локальное плавление фазы Te, миграция границ зерен и случайное образование вакансий в процессе кристаллизации. Эти прямые свидетельства, полученные в ходе in situ‑характеризации, не только подтверждают существование пространственной случайности внутри материала, но и обеспечивают надёжную научную основу для понимания того, как фотонные нейроны преобразуют микроскопические эволюционные процессы в макроскопические вероятностные импульсные разряды.

Этот фотонный импульсный нейрон, сохраняя высокую функциональную эффективность, демонстрирует исключительно благоприятные параметры аппаратных характеристик и значительный потенциал интеграции. Размер его активной области составляет всего 1,5 квадратных микрометра — сопоставим с размером одномодового волновода; по сравнению с традиционными нейронами на основе неэнергетически‑устойчивых фазовых материалов это обеспечивает уменьшение объёма примерно в четыре порядка. В ходе испытаний устройство достигло крайне высокой степени модуляции — 2 дБ на микрометр, а время отклика сократилось до 660 наносекунд. Кроме того, напряжение питания девяти элементов массива распределено по классу гауссовского закона со средним значением 3,04 вольта, что свидетельствует об отличной равномерности технологического процесса; при этом циклический ресурс превышает десять тысяч импульсов. Такая компактная, высокоэффективная и однородная структура устройства делает возможной плотную интеграцию сложных вероятностных нейронных вычислительных сетей на масштабных кремниевых фотонных чипах.

Исследовательская группа, построив вероятностную импульсную нейронную сеть на основе указанного фотонного нейрона, успешно продемонстрировала её практическую ценность в задачах количественной оценки неопределённости и принятия высоко надёжных решений. В рамках задачи обучения без учителя на наборе данных, связанном с клетками рака молочной железы, эта сеть достигла диагностической точности до 98,67% и позволила точно оценивать степень достоверности классификационных результатов посредством предсказательной энтропии. По сравнению с традиционными детерминистическими нейронными сетями данная система способна за счёт распределения импульсов учитывать неоднозначность признаков, существенно снижая риск ошибочной диагностики в условиях неясности образцов. Одновременно в задачах распознавания изображений сеть проявила чрезвычайно высокую устойчивость к отклонениям синаптического программирования и шуму входных данных; её надёжность превосходит показатели детерминистических нейронов в несколько раз, что подтверждает значительные преимущества фотонных вычислений, основанных на физической случайности, при обработке реальных сложных данных.

Компания «ZEPTOOLS», являясь ведущим китайским производителем высокоточных приборов отечественного производства, является одним из ведущих поставщиков решений для in situ‑характеризации с помощью электронных микроскопов и представила… ПикоФемто Серия решений для in situ‑характеризации с помощью трансмиссионной электронной микроскопии последовательно обеспечивала техническую поддержку важнейшим научным достижениям отечественных и зарубежных пользователей. На нижнем рисунке изображён продукт компании Zeyou Technology — образцовый стержень для in situ‑ТЭМ, использовавшийся в данном исследовании: