JP7379658B2 - 光コンピューティングチップ及びシステム、並びにデータ処理技術 - Google Patents
光コンピューティングチップ及びシステム、並びにデータ処理技術 Download PDFInfo
- Publication number
- JP7379658B2 JP7379658B2 JP2022504691A JP2022504691A JP7379658B2 JP 7379658 B2 JP7379658 B2 JP 7379658B2 JP 2022504691 A JP2022504691 A JP 2022504691A JP 2022504691 A JP2022504691 A JP 2022504691A JP 7379658 B2 JP7379658 B2 JP 7379658B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- array
- modulator
- data
- concave mirror
- optical
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 title claims description 309
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 title description 3
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 claims description 68
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 66
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 20
- 238000002834 transmittance Methods 0.000 claims description 12
- 238000003672 processing method Methods 0.000 claims description 9
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 claims description 7
- XUIMIQQOPSSXEZ-UHFFFAOYSA-N Silicon Chemical compound [Si] XUIMIQQOPSSXEZ-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 4
- 229910052710 silicon Inorganic materials 0.000 claims description 4
- 239000010703 silicon Substances 0.000 claims description 4
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 40
- 238000000034 method Methods 0.000 description 33
- 230000008569 process Effects 0.000 description 24
- 230000006870 function Effects 0.000 description 17
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 16
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 12
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 5
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 5
- 230000003321 amplification Effects 0.000 description 4
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 4
- 239000000463 material Substances 0.000 description 4
- 238000003199 nucleic acid amplification method Methods 0.000 description 4
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 4
- 230000009471 action Effects 0.000 description 3
- 238000003491 array Methods 0.000 description 3
- 210000004556 brain Anatomy 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 3
- 239000000243 solution Substances 0.000 description 3
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 2
- 230000001427 coherent effect Effects 0.000 description 2
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 2
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000005530 etching Methods 0.000 description 2
- 238000002347 injection Methods 0.000 description 2
- 239000007924 injection Substances 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 230000000704 physical effect Effects 0.000 description 2
- 239000002356 single layer Substances 0.000 description 2
- 241001465754 Metazoa Species 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 230000002457 bidirectional effect Effects 0.000 description 1
- 238000013529 biological neural network Methods 0.000 description 1
- 210000003169 central nervous system Anatomy 0.000 description 1
- 239000011248 coating agent Substances 0.000 description 1
- 238000000576 coating method Methods 0.000 description 1
- 230000001149 cognitive effect Effects 0.000 description 1
- 238000005094 computer simulation Methods 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 230000007274 generation of a signal involved in cell-cell signaling Effects 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 239000010410 layer Substances 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 description 1
- 238000004377 microelectronic Methods 0.000 description 1
- 238000003058 natural language processing Methods 0.000 description 1
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 1
- 229920002120 photoresistant polymer Polymers 0.000 description 1
- 230000001902 propagating effect Effects 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06E—OPTICAL COMPUTING DEVICES; COMPUTING DEVICES USING OTHER RADIATIONS WITH SIMILAR PROPERTIES
- G06E3/00—Devices not provided for in group G06E1/00, e.g. for processing analogue or hybrid data
- G06E3/001—Analogue devices in which mathematical operations are carried out with the aid of optical or electro-optical elements
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/06—Physical realisation, i.e. hardware implementation of neural networks, neurons or parts of neurons
- G06N3/067—Physical realisation, i.e. hardware implementation of neural networks, neurons or parts of neurons using optical means
- G06N3/0675—Physical realisation, i.e. hardware implementation of neural networks, neurons or parts of neurons using optical means using electro-optical, acousto-optical or opto-electronic means
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06E—OPTICAL COMPUTING DEVICES; COMPUTING DEVICES USING OTHER RADIATIONS WITH SIMILAR PROPERTIES
- G06E3/00—Devices not provided for in group G06E1/00, e.g. for processing analogue or hybrid data
- G06E3/001—Analogue devices in which mathematical operations are carried out with the aid of optical or electro-optical elements
- G06E3/005—Analogue devices in which mathematical operations are carried out with the aid of optical or electro-optical elements using electro-optical or opto-electronic means
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
- G06N3/045—Combinations of networks
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Nonlinear Science (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Neurology (AREA)
- Optical Modulation, Optical Deflection, Nonlinear Optics, Optical Demodulation, Optical Logic Elements (AREA)
- Optical Communication System (AREA)
Description
Ek(x)=f(xk)
xは、データベクトルの計算を示すために使用され、nは、光源アレイ202上のLEDの総数であり、kの値は、1~nの範囲であり、Ek(x)は、k番目のLEDによって放出される光信号の光振幅を示すために使用される。
Rは円の半径である。光軸に垂直な入射光について、光軸に沿って伝播する光との光路差は、以下となる。
102 第1の変調器
104 第1の凸レンズ
106 第2の変調器
108 第2の凸レンズ
110 検出器
200 光コンピューティングチップ
202 光源アレイ
204 変調器アレイ
206 検出器アレイ
208 第1の凹面鏡
210 第2の凹面鏡
302 発光素子
702 光源アレイ
704 変調器アレイ
706 検出器アレイ
708 第1の凹面鏡
710 第2の凹面鏡
800 光コンピューティングシステム
802 制御プレーン
804 光コンピューティングチップ
806 光源アレイ駆動回路
808 検出器アレイ駆動回路
810 変調器アレイ駆動回路
7022 複数の積層された光源サブアレイ
7042 複数の積層された変調器サブアレイ
7062 複数の積層された検出器サブアレイ
8042 光源アレイ
8044 変調器アレイ
8046 検出器アレイ
8048 第1の凹面鏡
8049 第2の凹面鏡
8062 デジタル-アナログ変換回路
8064 増幅回路
8082 増幅回路
8084 アナログデジタル変換回路
8102 第1の増幅回路
8104 アナログデジタル変換回路
8106 デジタルアナログ変換回路
8108 第2の増幅回路
Claims (22)
- 第1の凹面鏡と、
前記第1の凹面鏡の対物焦点面上に配置された光源アレイと、
前記第1の凹面鏡の像焦点面上に配置された変調器アレイと
を備える、光コンピューティングチップであって、
前記光源アレイが、第1のデータに基づいて第1の光信号を生成するように構成され、
前記第1の凹面鏡が、前記第1の光信号に基づいて第1の反射光信号を出力するように構成され、
前記変調器アレイが、
前記第1の反射光信号を受信し、
前記第1の反射光信号に基づいて、前記変調器アレイ内の変調器の光透過率として表される第1のスペクトル平面分布データを取得する記録モードを有し、かつ
前記第1のスペクトル平面分布データを前記変調器アレイ上へ変調する変調モードを有するように構成される、光コンピューティングチップ。 - 前記光源アレイが、第2のデータに基づいて第2の光信号を生成するように更に構成され、
前記第1の凹面鏡が、前記第2の光信号に基づいて第2の反射光信号を出力するように更に構成され、
前記変調器アレイが、前記第1のスペクトル平面分布データ及び前記第2の反射光信号の第2のスペクトル平面分布データに対する乗算演算の結果を表す第3の光信号を取得するように更に構成される、請求項1に記載の光コンピューティングチップ。 - 第2の凹面鏡及び検出器アレイを更に備え、
前記変調器アレイが、前記第2の凹面鏡の対物焦点面上に更に配置され、
前記検出器アレイが、前記第2の凹面鏡の像焦点面上に配置され、
前記第2の凹面鏡が、前記第3の光信号を受信し、前記第3の光信号に基づいて第3の反射光信号を出力するように構成され、
前記検出器アレイが、前記第3の反射光信号を検出するように構成され、
前記検出器アレイ上の前記第3の反射光信号の分布が、前記第1のデータと前記第2のデータとの畳み込み結果を示すために使用される、請求項2に記載の光コンピューティングチップ。 - 前記変調器アレイが、複数の変調器を備え、前記第1の反射光信号に対する各変調器の透過率が、前記第1のスペクトル平面分布データ内の値を示すために使用される、請求項1に記載の光コンピューティングチップ。
- 前記変調器アレイ内の変調器が、以下の構成要素、つまりドープシリコン導波路、電界吸収変調器、及び半導体光増幅器SOAのうちの少なくとも1つによって実装される、請求項1から3のいずれか一項に記載の光コンピューティングチップ。
- 前記光源アレイが、複数の発光素子を備え、各発光素子が、インコヒーレント光を生成するように構成される、請求項1から4のいずれか一項に記載の光コンピューティングチップ。
- 前記光源アレイ及び前記検出器アレイが、前記光コンピューティングチップの同じ側に配置される、請求項3に記載の光コンピューティングチップ。
- 前記第1の凹面鏡及び前記第2の凹面鏡が、放物面凹面鏡である、請求項3に記載の光コンピューティングチップ。
- 前記光源アレイが、複数の積層光源サブアレイを備え、前記変調器アレイが、複数の積層変調器サブアレイを備え、前記検出器アレイが、複数の積層検出器サブアレイを備える、請求項3または7に記載の光コンピューティングチップ。
- 第1のデータを光コンピューティングチップに入力するように構成されたプロセッサと、
第1の凹面鏡、光源アレイ、及び変調器アレイを備える前記光コンピューティングチップであって、前記光源アレイが、前記第1の凹面鏡の対物焦点面上に配置され、前記変調器アレイが、前記第1の凹面鏡の像焦点面上に配置される、前記光コンピューティングチップと、
を備える光コンピューティングシステムであって、
前記光源アレイが、第1のデータに基づいて第1の光信号を生成するように構成され、
前記第1の凹面鏡が、前記第1の光信号に基づいて第1の反射光信号を出力するように構成され、
前記変調器アレイが、
前記第1の反射光信号を受信し、
前記第1の反射光信号に基づいて、前記変調器アレイ内の変調器の光透過率として表される第1のスペクトル平面分布データを取得する記録モードを有し、かつ、
前記第1のスペクトル平面分布データを前記変調器アレイ上へ変調する変調モードを有するように構成される、光コンピューティングシステム。 - 前記プロセッサ及び前記光コンピューティングチップの前記光源アレイに接続され、前記第1のデータに基づいて第1の駆動信号を前記光源アレイに印加するように構成された光源アレイ駆動回路と、
前記変調器アレイに接続され、前記第1の反射光信号に基づいて前記光コンピューティングチップによって取得された前記第1のスペクトル平面分布データをサンプリングし、前記第1のスペクトル平面分布データに基づいて第1の変調信号を前記光コンピューティングチップに印加するように構成された変調器アレイ駆動回路と、
を更に備え、
前記光源アレイが、前記第1の駆動信号に基づいて前記第1の光信号を生成するように特に構成され、
前記変調器アレイが、前記第1の変調信号に基づいて前記第1のスペクトル平面分布データを前記変調器アレイ上に変調するように特に構成される、請求項10に記載の光コンピューティングシステム。 - 前記プロセッサが、第2のデータを送信するように更に構成され、
前記光源アレイ駆動回路が、前記第2のデータに基づいて第2の駆動信号を生成するように更に構成され、
前記光源アレイが、前記第2の駆動信号に基づいて、前記第2のデータに対応する第2の光信号を生成するように更に構成され、
前記第1の凹面鏡が、前記第2の光信号に基づいて第2の反射光信号を出力するように更に構成され、
前記変調器アレイが、前記第1のスペクトル平面分布データ及び前記第2の反射光信号の第2のスペクトル平面分布データに対する乗算演算の結果を表す第3の光信号を取得するように更に構成される、請求項11に記載の光コンピューティングシステム。 - 前記光コンピューティングチップが、第2の凹面鏡及び検出器アレイを更に備え、前記変調器アレイが、前記第2の凹面鏡の対物焦点面上に更に配置され、前記検出器アレイが、前記第2の凹面鏡の像焦点面上に配置され、
前記第2の凹面鏡が、前記第3の光信号を受信し、前記第3の光信号に基づいて第3の反射光信号を出力するように構成され、
前記検出器アレイが、前記第3の反射光信号を検出するように構成され、前記検出器アレイ上の前記第3の反射光信号の分布が、前記第1のデータと前記第2のデータとの畳み込み結果を示すために使用される、請求項12に記載の光コンピューティングシステム。 - 前記光コンピューティングチップの前記検出器アレイに接続された検出器アレイ駆動回路であって、
前記検出器アレイによって検出された前記第3の反射光信号を取り込み、
前記第3の反射光信号に対してアナログデジタル変換を実施して、前記第1のデータと前記第2のデータとの前記畳み込み結果を取得するように構成される検出器アレイ駆動回路を更に備える、請求項13に記載の光コンピューティングシステム。 - 前記変調器アレイが、複数の変調器を備え、前記第1の反射光信号に対する各変調器の透過率が、前記第1のスペクトル平面分布データにおける値を示すために使用される、請求項10から14のいずれか一項に記載の光コンピューティングシステム。
- 前記変調器アレイ内の変調器が、以下の構成要素、つまりドープシリコン導波路、電界吸収変調器、及び半導体光増幅器SOAのうちの少なくとも1つによって実装される、請求項10から15のいずれか一項に記載の光コンピューティングシステム。
- 前記光源アレイが、複数の発光素子を備え、各発光素子が、インコヒーレント光を生成するように構成される、請求項10から16のいずれか一項に記載の光コンピューティングシステム。
- 前記光源アレイ及び前記検出器アレイが、前記光コンピューティングチップの同じ側に配置される、請求項13または14に記載の光コンピューティングシステム。
- 前記第1の凹面鏡及び前記第2の凹面鏡が、放物面凹面鏡である、請求項13に記載の光コンピューティングシステム。
- 前記光源アレイが、複数の積層光源サブアレイを備え、前記変調器アレイが、複数の積層変調器サブアレイを備え、前記検出器アレイが、複数の積層検出器サブアレイを備える、請求項13、14、または18に記載の光コンピューティングシステム。
- データ処理方法であって、前記データ処理方法が光コンピューティングチップによって実行され、前記光コンピューティングチップが、第1の凹面鏡、光源アレイ、及び変調器アレイを備え、前記光源アレイが、前記第1の凹面鏡の対物焦点面上に配置され、前記変調器アレイが、前記第1の凹面鏡の像焦点面上に配置され、前記データ処理方法が、
前記光源アレイによって、第1のデータに基づいて第1の光信号を生成するステップと、
前記第1の凹面鏡によって、前記第1の光信号に基づいて第1の反射光信号を出力するステップと、
記録モードにおける前記変調器アレイによって、前記第1の反射光信号に基づいて前記変調器アレイ内の変調器の光透過率として表される第1のスペクトル平面分布データを取得して、かつ、変調モードにおける前記変調器アレイによって、前記第1のスペクトル平面分布データを前記変調器アレイ上に変調するステップと、
を含む、データ処理方法。 - 前記光コンピューティングチップが、第2の凹面鏡及び検出器アレイを更に備え、前記変調器アレイが、前記第2の凹面鏡の対物焦点面上に更に配置され、前記検出器アレイが、前記第2の凹面鏡の像焦点面上に配置され、前記データ処理方法が、
前記光源アレイによって、第2のデータに基づいて第2の光信号を生成するステップと、
前記第1の凹面鏡によって、前記第2の光信号に基づいて第2の反射光信号を出力するステップと、
前記変調器アレイによって、前記第1のスペクトル平面分布データ及び前記第2の反射光信号の第2のスペクトル平面分布データに対する乗算演算の結果を表す第3の光信号を取得するステップと、
前記第2の凹面鏡によって、前記第3の光信号に基づいて第3の反射光信号を出力するステップと、
前記検出器アレイによって、前記第3の反射光信号を検出するステップであって、前記検出器アレイ上の前記第3の反射光信号の分布が、前記第1のデータと前記第2のデータとの畳み込み結果を示すために使用される、ステップと、
を更に含む、請求項21に記載のデータ処理方法。
Applications Claiming Priority (5)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910673711 | 2019-07-24 | ||
CN201910673711.8 | 2019-07-24 | ||
CN201910750038.3A CN112306145A (zh) | 2019-07-24 | 2019-08-14 | 光计算芯片、系统及数据处理技术 |
CN201910750038.3 | 2019-08-14 | ||
PCT/CN2020/103810 WO2021013221A1 (zh) | 2019-07-24 | 2020-07-23 | 光计算芯片、系统及数据处理技术 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2022542122A JP2022542122A (ja) | 2022-09-29 |
JP7379658B2 true JP7379658B2 (ja) | 2023-11-14 |
Family
ID=74192436
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2022504691A Active JP7379658B2 (ja) | 2019-07-24 | 2020-07-23 | 光コンピューティングチップ及びシステム、並びにデータ処理技術 |
Country Status (4)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20220147095A1 (ja) |
EP (1) | EP4006690A4 (ja) |
JP (1) | JP7379658B2 (ja) |
WO (1) | WO2021013221A1 (ja) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20210244273A1 (en) * | 2020-02-06 | 2021-08-12 | Facebook Technologies, Llc | Eye-tracking fundus illumination system |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2018036486A (ja) | 2016-08-31 | 2018-03-08 | 浜松ホトニクス株式会社 | データ作成装置、光制御装置、データ作成方法、及びデータ作成プログラム |
Family Cites Families (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US3578846A (en) * | 1969-01-31 | 1971-05-18 | Sperry Rand Corp | Multiple-stage optical information processing system |
US11398453B2 (en) * | 2018-01-09 | 2022-07-26 | Samsung Electronics Co., Ltd. | HBM silicon photonic TSV architecture for lookup computing AI accelerator |
CN109254350B (zh) * | 2018-10-26 | 2019-09-20 | 上海交通大学 | 平铺型光子神经网络卷积层芯片 |
CN109348317A (zh) * | 2018-12-04 | 2019-02-15 | 杭州芯河光电科技有限公司 | 一种集成片上光网络的芯片结构及动态分配方法 |
CN109639359B (zh) * | 2019-01-07 | 2021-10-08 | 上海交通大学 | 基于微环谐振器的光子神经网络卷积层芯片 |
-
2020
- 2020-07-23 WO PCT/CN2020/103810 patent/WO2021013221A1/zh unknown
- 2020-07-23 EP EP20844087.5A patent/EP4006690A4/en active Pending
- 2020-07-23 JP JP2022504691A patent/JP7379658B2/ja active Active
-
2022
- 2022-01-24 US US17/582,164 patent/US20220147095A1/en active Pending
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2018036486A (ja) | 2016-08-31 | 2018-03-08 | 浜松ホトニクス株式会社 | データ作成装置、光制御装置、データ作成方法、及びデータ作成プログラム |
Non-Patent Citations (5)
Title |
---|
E. COTTLE et al.,"Optical Convolutional Neural Networks -- Combining Silicon Photonics and Fourier Optics for Computer Vision",arXiv,2018年08月16日,pp.1-11,https://arxiv.org/abs/1808.03303 |
F. T. S. YU et al.,"Mirror-array optical interconnected neural network",Optics Letters,1991年10月15日,Vol. 16,No. 20,pp.1602-1604,DOI: 10.1364/OL.16.001602 |
J. CHANG et al.,"Hybrid optical-electronic convolutional neural networks with optimized diffractive optics for image classification",Scientific Reports,2018年08月17日,Vol. 8,No. 1,pp. 1-10,DOI: 10.1038/s41598-018-30619-y |
R. W. COHN,"Fundamental properties of spatial light modulators for the approximate optical computation of Fourier transforms: a review",Optical Engineering,2001年11月01日,Vol. 40,No. 11,pp.2452-2463,DOI: 10.1117/1.1409336 |
Y. ZUO et al.,"All-optical neural network with nonlinear activation functions",Optica,2019年08月29日,Vol. 6,No. 9,pp.1132-1137,DOI: 10.1364/OPTICA.6.001132 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
EP4006690A1 (en) | 2022-06-01 |
WO2021013221A1 (zh) | 2021-01-28 |
US20220147095A1 (en) | 2022-05-12 |
EP4006690A4 (en) | 2022-10-26 |
JP2022542122A (ja) | 2022-09-29 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US11694082B2 (en) | Devices and methods employing optical-based machine learning using diffractive deep neural networks | |
US11604978B2 (en) | Large-scale artificial neural-network accelerators based on coherent detection and optical data fan-out | |
US11112493B2 (en) | LiDAR system and method of driving the same | |
KR102434702B1 (ko) | 라이다 시스템 및 이의 구동 방법 | |
CN101701847B (zh) | 基于光栅和ccd成像探测器的宽动态范围成像系统 | |
Osorio Quero et al. | Single-pixel imaging: An overview of different methods to be used for 3D space reconstruction in harsh environments | |
US20220327371A1 (en) | Diffractive deep neural networks with differential and class-specific detection | |
JP7379658B2 (ja) | 光コンピューティングチップ及びシステム、並びにデータ処理技術 | |
Voskresenskii et al. | Electrooptical arrays | |
Hu et al. | High‐Throughput Multichannel Parallelized Diffraction Convolutional Neural Network Accelerator | |
CN113985566B (zh) | 一种基于空间光调制及神经网络的散射光聚焦方法 | |
JP5498024B2 (ja) | ホログラムパターン生成方法と多点集光装置 | |
US5640261A (en) | Optical operation apparatus for finding an inner product of vectors using light | |
CN112306145A (zh) | 光计算芯片、系统及数据处理技术 | |
CN112433382B (zh) | 散斑投影装置及方法、电子设备和距离测量系统 | |
Sadeghzadeh et al. | High-speed multi-layer convolutional neural network based on free-space optics | |
US20240056669A1 (en) | Camera module | |
CN111949067B (zh) | 达曼卷积光计算机 | |
US5704015A (en) | Optical operation element, optical data processing circuit and photoelectric operation element | |
Peserico et al. | PhotoFourier: silicon photonics joint transfer correlator for convolution neural network | |
CN112816068B (zh) | 红外光谱成像系统及其光谱图像重构方法 | |
US20220413106A1 (en) | Virtual array method for 3d robotic vision | |
CN115392446A (zh) | 基于多成像投影的光学张量计算加速器及其计算方法 | |
Salmani et al. | Integrated photonic-electronic platform for real-time analog data processing in LiDARs | |
US11994689B2 (en) | Diffractive optical elements for large-field image display |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20220307 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20220307 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20230220 |
|
A601 | Written request for extension of time |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601 Effective date: 20230522 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20230807 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20231010 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20231101 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7379658 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |