JP7712246B2 - 光ニューラルネットワーク装置 - Google Patents

Description

本開示は、ニューラルネットワークをハードウェア的に実現する光ニューラルネットワーク装置に関する。

非特許文献１及び非特許文献２は、光ニューラルネットワーク装置を開示している。非特許文献１によると、空間光位相変調器を用いて入力データで光を空間変調し、散乱媒体を通過させることでニューロン間の結合を実現している。なお、散乱媒体を通過した光は撮像デバイスにより電気信号に変換される。また、非特許文献２によると、入力データで位相変調した位相変調光をマルチモード導波路において複数の伝搬モードで伝搬させる。マルチモード導波路においては、伝搬モード間の結合が生じるが、伝搬モードに応じてマルチモード導波路における伝搬時間が異なるため、ニューロン間の結合が実現される。

Ｍｕｓｈｅｇｈ Ｒａｆａｙｅｌｙａｎ，ｅｔ． ａｌ．，"Ｌａｒｇｅ－Ｓｃａｌｅ Ｏｐｔｉｃａｌ Ｒｅｓｅｒｖｏｉｒ Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ ｆｏｒ Ｓｐａｔｉｏｔｅｍｐｏｒａｌ Ｃｈａｏｔｉｃ Ｓｙｓｔｅｍｓ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ"，ＰＨＹＳＩＣＡＬ ＲＥＶＩＥＷ Ｘ、２０２０年１１月、第０４１０３７頁 Ｓａｔｏｓｈｉ Ｓｕｎａｄａ，ｅｔ．ａｌ，"Ｐｈｏｔｏｎｉｃ ｎｅｕｒａｌ ｆｉｅｌｄ ｏｎ ａ ｓｉｌｉｃｏｎ ｃｈｉｐ： Ｌａｒｇｅ－ｓｃａｌｅ， ｈｉｇｈ－ｓｐｅｅｄ ｎｅｕｒｏ－ｉｎｓｐｉｒｅｄ ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ ａｎｄ ｓｅｎｓｉｎｇ，" Ｏｐｔｉｃａ Ｖｏｌ． ８， Ｉｓｓｕｅ １１， ｐｐ． １３８８－１３９６，２０２１年

非特許文献１に記載の構成は、空間光学系を使用するため、各光デバイスの位置・方向の調整が必要になる。さらに、温度変化に伴い各光デバイスの位置・方向が変化し得るため安定的に動作させることが難しくなる。また、非特許文献２に記載の構成では、伝搬モード数がニューロン数に対応するため、ニューロン間の結合の複雑度を増加させるには、伝搬モード数を増やす必要がある。しかしながら、伝搬モードの数は数十程度であり、伝搬モード数を増やすことは困難である。

本開示は、安定的に動作し、かつ、ニューロン数を増やすことができる光ニューラルネットワーク装置を提供するものである。

本開示の一態様によると、光ニューラルネットワーク装置は、第１電気信号で第１キャリア光を変調して第１変調光を出力する第１変調手段と、前記第１変調光又は前記第１変調光に基づき生成された第２変調光を第３変調光に変換する非線形媒体と、前記第３変調光を周波数分離して複数の第４変調光を出力する分離手段と、前記複数の第４変調光それぞれを第２電気信号に変換することで複数の第２電気信号を出力する変換手段と、前記複数の第２電気信号それぞれを重み付け加算した出力信号を生成する加算手段と、前記第３変調光を分岐して一方の前記第３変調光を前記分離手段に出力する分岐手段と、前記分岐手段が分岐して出力した他方の前記第３変調光と前記第１変調光とを合波することで前記第２変調光を生成する合波手段と、を備えている。

本開示によると、安定的に動作し、かつ、ニューロン数を増やすことができる光ニューラルネットワーク装置が提供される。

一実施形態による光ニューラルネットワーク装置の構成図。 一実施形態による光ニューラルネットワーク装置の説明図。 一実施形態による光ニューラルネットワーク装置の構成図。 一実施形態による光ニューラルネットワーク装置の構成図。 一実施形態による光ニューラルネットワーク装置の構成図。 一実施形態による光ニューラルネットワーク装置の構成図。 一実施形態による光ニューラルネットワーク装置の構成図。 一実施形態による光ニューラルネットワーク装置の構成図。

以下、添付図面を参照して実施形態を詳しく説明する。なお、以下の実施形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものではなく、また実施形態で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明に必須のものとは限らない。実施形態で説明されている複数の特徴のうちの二つ以上の特徴が任意に組み合わされてもよい。また、同一若しくは同様の構成には同一の参照番号を付し、重複した説明は省略する。

＜第一実施形態＞
図１は、本実施形態による光ニューラルネットワーク装置（以下、光ＮＮ装置と表記する。）の構成図である。変調器２には、光ＮＮ装置への入力データが入力される。変調器２は、光源１からのキャリア光を入力データで変調して変調光を出力する。以下の説明においてはキャリア光を連続光とするが、キャリア光は、パルス光の様な時間的にオン・オフする信号であっても良い。変調器２が使用する変調方式は任意であり、例えば、強度変調又は角度変調であり得る。角度変調は、位相変調又は周波数変調を含む。増幅器３は、変調光を増幅する。増幅器３は、変調光の周波数帯域に応じた任意の光増幅器であり、例えば、エルビームドープファイバ増幅器（ＥＤＦＡ）やラマン増幅器であり得る。増幅器３は、増幅した変調光を非線形媒体４に出力する。

非線形媒体４は、変調光に対して非線形光学効果を生じさせる媒体である。非線形光学効果は、例えば、自己位相変調、相互位相変調、四光波混合、ラマン散乱等である。非線形媒体４としては、例えば、分散平坦化ファイバ（ＤＦＦ）、分散シフトファイバ（ＤＳＦ）、分散減少ファイバ（ＤＤＦ）等を利用することができる。さらに、非線形媒体４としては、シリコン基板に形成された細線導波路を使用することができる。変調光のスペクトラムは、非線形光学効果の影響により大きく広がる。図２（Ａ）は、非線形媒体４に入力される変調光のスペクトラムを示し、図２（Ｂ）は、非線形媒体４が出力する変調光のスペクトラムを示している。非線形媒体４が出力する変調光の各周波数成分（波長成分）は、元の変調光の成分の結合によるものであり、各周波数成分がニューロンに該当する。

アレイ導波路グレーティング（ＡＷＧ）５は、周波数分離部（波長分離部）であり、非線形媒体４が出力する変調光を周波数成分毎に分離する。フォトダイオード（ＰＤ）６は、光電変換部であり、ＡＷＧ５が出力する各周波数の変調光の光電変換を行う。乗算器７は、各ＰＤ６が出力する電気信号に重みを乗ずる。なお、各乗算器７が電気信号に乗ずる重みは、光ＮＮ装置の学習時に決定され、予め、各乗算器７に設定される。加算部８は、各乗算器が出力する電気信号を加算して光ＮＮ装置の出力信号を出力する。

以上、本実施形態による光ＮＮ装置では、空間光学系を使用しないため、各光デバイスの位置・方向の調整が不要であり安定的に動作させることができる。また、本実施形態による光ＮＮ装置において、ニューロン数は、非線形媒体４が出力する変調光の周波数帯域に依存する。つまり、本実施形態による光ＮＮ装置において、ニューロン数は、ＡＷＧ５が出力する変調光の数に対応し、数千程度が可能となる。

なお、本実施形態においては、ＡＷＧ５を使用して周波数分離を行ったが、ＡＷＧ５と他の光デバイス、例えば、帯域通過フィルタやインタリーバ等を組み合わせて周波数分離部を構成することもできる。また、本実施形態では、各ＰＤ６が出力するアナログ信号を重み付けして加算することで出力信号を生成していた。しかしながら、各ＰＤ６が出力するアナログ信号をアナログデジタル変換器でデジタル信号に変換し、その後、デジタル領域で重み付けと加算を行う構成であっても良い。

＜第二実施形態＞
続いて、第二実施形態について第一実施形態との相違点を中心に説明する。図３は、本実施形態による光ＮＮ装置の構成図である。本実施形態では、非線形媒体４が出力する変調光を、分散媒体９を介してＡＷＧ５に入力する。

分散媒体９は、変調光の周波数成分に応じて異なる遅延を与える媒体である。分散媒体９としては、例えば、シングルモードファイバ（ＳＭＦ）、分散補償ファイバ（ＤＣＦ）、ファイバグレーティング、導波路型分散補償器等を利用することができる。分散媒体９を伝搬させて各周波数成分に異なる遅延を与えることで各周波数成分間の相関性を低くすること、つまり、ニューロンの出力の相関性を低くすることができる。

＜第三実施形態＞
続いて、第三実施形態について、これまでの実施形態との相違点を中心に説明する。図４は、本実施形態による光ＮＮ装置の構成図である。本実施形態では、非線形媒体４が出力する変調光を、光ディインタリーバ１０に入力する。光ディインタリーバ１０は、非線形媒体４が出力する変調光を周波数成分毎に分離し、隣接する周波数成分の一方を分散媒体９－１に出力し、他方を分散媒体９－２に出力する。例えば、非線形媒体４が出力する変調光のスペクトラムが図２（Ｂ）の通りである場合、光インタリーバ１０は、図２（Ｃ）の白色部分の周波数成分を分散媒体９－１に出力し、網掛部分の周波数成分を分散媒体９－２に出力する。分散媒体９－１及び分散媒体９－２は、第二実施形態の分散媒体９と同じである。分散媒体９－１及び分散媒体９－２それぞれが出力する変調光は、ＡＷＧ５－１及びＡＷＧ５－２により、それぞれ、周波数成分毎に分離される。その後の処理は、第一実施形態及び第二実施形態と同様である。

非線形媒体４が出力する変調光において、隣接する周波数成分の相関性は高くなる。本実施形態では、非線形媒体４が出力する変調光において隣接する周波数成分が異なる変調光の成分となる様に光インタリーバ１０で分離し、光インタリーバ１０が出力する２つの変調光に対してそれぞれ周波数に応じた遅延を与える。この構成により、非線形媒体４が出力する変調光において隣接する周波数成分の相関性を低くすることができる。なお、分散媒体９－１及び分散媒体９－２として異なる分散特性（周波数（波長）と遅延との関係）を有する媒体を使用することで、非線形媒体４が出力する変調光において隣接する周波数成分の相関性をより低くすることができる。

＜第四実施形態＞
続いて、第四実施形態について、これまでの実施形態との相違点を中心に説明する。図５は、本実施形態による光ＮＮ装置の構成図である。本実施形態では、変調器２の出力を、結合部１１を介して増幅器３に入力する。また、非線形媒体４が出力する変調光を分岐部１２で２分岐し、一方をＡＷＧ５に入力すると共に、他方を結合部１１に入力する。つまり、結合部１１は、変調器２からの変調光と分岐部１２からの変調光を結合して増幅器３に出力する。

本実施形態では、結合部１１において、分岐部１２の出力と変調器２の出力とを干渉させる。この構成により、ニューロン間の結合の複雑度を増加させることができる。なお、図５は、第一実施形態の構成に分岐部１２から結合部１１に至るフィードバック構成を追加したものであるが、第二実施形態又は第三実施形態の構成にフィードバック構成を追加することもできる。

＜第五実施形態＞
続いて、第五実施形態について、第四実施形態との相違点を中心に説明する。図６は、本実施形態による光ＮＮ装置の構成図である。第四実施形態においては、光ドメインにおいてフィードバック構成を設けていた。本実施形態は、電気ドメインにおいてフィードバック構成を設ける。具体的には、図６に示す様に、本実施形態では、加算器８の出力を分岐部１３で２分岐し、一方を光ＮＮ装置の出力信号とすると共に、他方を合成部１４に入力する。合成部１４は、光ＮＮ装置の入力信号に、分岐部１３からの出力信号を加算又は減算して変調器２に入力する。なお、加減算は、重み付きの加減算であっても良い。

＜第六実施形態＞
続いて、第六実施形態について、第五実施形態との相違点を中心に説明する。本実施形態でも第五実施形態と同様に、電気ドメインにフィードバック構成を設ける。図７は、本実施形態による光ＮＮ装置の構成図である。本実施形態においては、２つの変調器２－１及び２－２を設ける。なお、変調器２－１及び２－２における変調方式は互いに異なる。例えば、変調器２－１が強度変調を使用する場合、変調器２－２は位相変調を使用し、変調器２－１が位相変調を使用する場合、変調器２－２は強度変調を使用する。変調器２－１は、光ＮＮ装置への入力信号で光源１からのキャリア光を変調して変調光を変調器２－２に出力する。変調器２－２は、分岐部１３からの出力信号で変調器２－１からの変調光を変調する。なお、変調器２－１及び２－２における変調方式を互いに同じとした場合、その構成は、第五実施形態と等価になる。

＜第七実施形態＞
続いて、第七実施形態について、第六実施形態との相違点を中心に説明する。本実施形態も第六実施形態と同様に、電気ドメインにフィードバック構成を設ける。図８は、本実施形態による光ＮＮ装置の構成図である。本実施形態においても、第六実施形態と同様に、２つの変調器２－１及び２－２を設ける。但し、変調器２－１は、光源１－１からのキャリア光を光ＮＮ装置への入力信号で変調し、変調器２－２は、光源１－２からのキャリア光を光ＮＮ装置の出力信号で変調する。合波器１４は、変調器２－１及び変調器２－２が出力する変調光を合波した後、増幅器３に入力する。

以上の構成により、安定的に動作し、かつ、ニューロン数を増加させることができる光ニューラルネットワーク装置を実現することができる。したがって、国連が主導する持続可能な開発目標（ＳＤＧｓ）の目標９「レジリエントなインフラを整備し、持続可能な産業化を推進するとともに、イノベーションの拡大を図る」に貢献することが可能となる。

２：変調器、４：非線形媒体、５：ＡＷＧ、６：ＰＤ、７：加算部

Claims (11)

1. 第１電気信号で第１キャリア光を変調して第１変調光を出力する第１変調手段と、
   前記第１変調光に基づき生成された第２変調光を第３変調光に変換する非線形媒体と、
   前記第３変調光を周波数分離して複数の第４変調光を出力する分離手段と、
   前記複数の第４変調光それぞれを第２電気信号に変換することで複数の第２電気信号を出力する変換手段と、
   前記複数の第２電気信号それぞれを重み付け加算した出力信号を生成する加算手段と、
   前記第３変調光を分岐して一方の前記第３変調光を前記分離手段に出力する分岐手段と、
   前記分岐手段が分岐して出力した他方の前記第３変調光と前記第１変調光とを合波することで前記第２変調光を生成する合波手段と、
   を備えている光ニューラルネットワーク装置。
2. 第１電気信号で第１キャリア光を変調して第１変調光を出力する第１変調手段と、
   前記第１変調光に基づき生成された第２変調光を第３変調光に変換する非線形媒体と、
   前記第３変調光を周波数分離して複数の第４変調光を出力する分離手段と、
   前記複数の第４変調光それぞれを第２電気信号に変換することで複数の第２電気信号を出力する変換手段と、
   前記複数の第２電気信号それぞれを重み付け加算した出力信号を生成する加算手段と、
   前記第１変調光を前記出力信号で変調することで前記第２変調光を生成する第２変調手段と、
   を備え、
   前記第１変調手段と前記第２変調手段は異なる変調方式を使用する、光ニューラルネットワーク装置。
3. 第１電気信号で第１キャリア光を変調して第１変調光を出力する第１変調手段と、
   前記第１変調光に基づき生成された第２変調光を第３変調光に変換する非線形媒体と、
   前記第３変調光を周波数分離して複数の第４変調光を出力する分離手段と、
   前記複数の第４変調光それぞれを第２電気信号に変換することで複数の第２電気信号を出力する変換手段と、
   前記複数の第２電気信号それぞれを重み付け加算した出力信号を生成する加算手段と、
   前記出力信号で第２キャリア光を変調して第５変調光を出力する第２変調手段と、
   前記第１変調光と前記第５変調光を合波して前記第２変調光を生成する合波手段と、
   を備え、
   前記第１変調手段と前記第２変調手段は異なる変調方式を使用する、光ニューラルネットワーク装置。
4. 前記非線形媒体は、前記第２変調光に対して非線形光学効果を生じさせることで前記第２変調光を前記第３変調光に変換する、請求項１から３のいずれか１項に記載の光ニューラルネットワーク装置。
5. 前記第３変調光の周波数帯域は、前記第２変調光の周波数帯域より広い、請求項１から３のいずれか１項に記載の光ニューラルネットワーク装置。
6. 前記非線形媒体は、分散平坦化ファイバ、分散シフトファイバ、分散減少ファイバ及びシリコン基板に形成された細線導波路の内の少なくとも１つを含む、請求項１から３のいずれか１項に記載の光ニューラルネットワーク装置。
7. 周波数に応じて異なる伝搬遅延を与える遅延手段をさらに備え、
   前記分離手段は、前記遅延手段を伝搬した前記第３変調光を周波数分離する、請求項１から３のいずれか１項に記載の光ニューラルネットワーク装置。
8. 前記遅延手段は、シングルモードファイバ、分散補償ファイバ、ファイバグレーティング及び導波路型分散補償器の内の少なくとも１つを含む、請求項７に記載の光ニューラルネットワーク装置。
9. 前記第１電気信号は、前記光ニューラルネットワーク装置の入力信号である、請求項１から３のいずれか１項に記載の光ニューラルネットワーク装置。
10. 第１電気信号で第１キャリア光を変調して第１変調光を出力する第１変調手段と、
    前記第１変調光又は前記第１変調光に基づき生成された第２変調光を第３変調光に変換する非線形媒体と、
    前記第３変調光を周波数領域においてディインタリーブすることで第４変調光及び第５変調光を出力する光ディインタリーバ手段と、
    前記第４変調光に対して周波数に応じた伝搬遅延を与える第１遅延手段と、
    前記第５変調光に対して周波数に応じた伝搬遅延を与える第２遅延手段と、
    前記第１遅延手段を通過した前記第４変調光を周波数分離して複数の第６変調光を出力する第１分離手段と、
    前記第２遅延手段を通過した前記第５変調光を周波数分離して複数の第７変調光を出力する第２分離手段と、
    前記複数の第６変調光及び前記複数の第７変調光それぞれを第２電気信号に変換することで複数の第２電気信号を出力する変換手段と、
    前記複数の第２電気信号それぞれを重み付け加算した出力信号を生成する加算手段と、
    を備えている光ニューラルネットワーク装置。
11. 前記第１遅延手段と前記第２遅延手段が与える遅延と周波数の関係は異なる、請求項１０に記載の光ニューラルネットワーク装置。