Des chercheurs du National Institute of Standards and Technology (NIST) ont fabriqué une puce en silicium qui distribue les signaux optiques avec précision sur une grille miniature semblable à un cerveau, présentant une nouvelle conception potentielle pour les réseaux de neurones.

Le cerveau humain possède des milliards de neurones (cellules nerveuses), chacun avec des milliers de connexions à d'autres neurones. De nombreux projets de recherche en informatique visent à imiter le cerveau en créant des circuits de réseaux de neurones artificiels. Mais l'électronique conventionnelle, y compris le câblage électrique des circuits semi-conducteurs, entrave souvent le routage extrêmement complexe requis pour les réseaux de neurones utiles.

L'équipe du NIST propose d'utiliser la lumière au lieu de l'électricité comme moyen de signalisation. Les réseaux de neurones ont déjà démontré une puissance remarquable dans la résolution de problèmes complexes, y compris la reconnaissance rapide des formes et l'analyse des données. L'utilisation de la lumière éliminerait les interférences dues à la charge électrique et les signaux se déplaceraient plus rapidement et plus loin.

"Les avantages de la lumière pourraient améliorer les performances des réseaux neuronaux pour l'analyse de données scientifiques telles que la recherche de planètes semblables à la Terre et la science de l'information quantique, et accélérer le développement de systèmes de contrôle très intuitifs pour les véhicules autonomes, ", a déclaré Jeff Chiles, physicien du NIST.

Un ordinateur conventionnel traite l'information par le biais d'algorithmes, ou des règles codées par l'homme. Par contre, un réseau de neurones repose sur un réseau de connexions entre des éléments de traitement, ou des neurones, qui peuvent être entraînés à reconnaître certains modèles de stimuli. Un ordinateur neuronal ou neuromorphique consisterait en un grand système complexe de réseaux de neurones.

Décrit dans un nouvel article, la puce NIST surmonte un défi majeur à l'utilisation des signaux lumineux en empilant verticalement deux couches de guides d'ondes photoniques - des structures qui confinent la lumière dans des lignes étroites pour acheminer les signaux optiques, autant que les fils acheminent les signaux électriques. Cette conception tridimensionnelle (3-D) permet des schémas de routage complexes, qui sont nécessaires pour imiter les systèmes neuronaux. Par ailleurs, cette conception peut facilement être étendue pour incorporer des couches de guidage d'ondes supplémentaires si nécessaire pour des réseaux plus complexes.

Les guides d'ondes empilés forment une grille tridimensionnelle avec 10 entrées ou neurones "en amont" se connectant chacun à 10 sorties ou neurones "en aval", pour un total de 100 récepteurs. Fabriqué sur une plaquette de silicium, les guides d'ondes sont constitués de nitrure de silicium et ont chacun une largeur de 800 nanomètres (nm) et une épaisseur de 400 nm. Les chercheurs ont créé un logiciel pour générer automatiquement le routage du signal, avec des niveaux réglables de connectivité entre les neurones.

La lumière laser a été dirigée dans la puce à travers une fibre optique. L'objectif était de router chaque entrée vers chaque groupe de sortie, suivant un modèle de distribution sélectionné pour l'intensité lumineuse ou la puissance. Les niveaux de puissance représentent le modèle et le degré de connectivité dans le circuit. Les auteurs ont démontré deux schémas pour contrôler l'intensité de sortie :une distribution uniforme (chaque sortie reçoit la même puissance) et une distribution en « courbe en cloche » (dans laquelle les neurones du milieu reçoivent le plus de puissance, tandis que les neurones périphériques en reçoivent moins).

Pour évaluer les résultats, les chercheurs ont fait des images des signaux de sortie. Tous les signaux ont été focalisés à travers une lentille de microscope sur un capteur à semi-conducteur et transformés en cadres d'images. Cette méthode permet d'analyser de nombreux appareils en même temps avec une grande précision. La sortie était très uniforme, avec de faibles taux d'erreur, confirmant une répartition précise de la puissance.

"Nous avons vraiment fait deux choses ici, " a déclaré Chiles. " Nous avons commencé à utiliser la troisième dimension pour permettre plus de connectivité optique, et nous avons développé une nouvelle technique de mesure pour caractériser rapidement de nombreux dispositifs dans un système photonique. Les deux avancées sont cruciales alors que nous commençons à évoluer vers des systèmes neuronaux optoélectroniques massifs. »