JPH0490015A - 光ニューロコンピュータ - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野〕 この発明は、生体の神径回路網を模擬し、連想やパター
ンｖｇ識などの機能を有するコンピュータにューロコン
ピュータ）を光学的に実現する光ニューロコンピュータ
に関するものである。

［従来の技術］ 第６図は、例えば０ｐｔｉｃｓ　１ｅｔｔｅｒｓ第１４
巻、第１６号（１９８９）の第８４４頁〜第８４６頁に
記載された従来の光ニューロコンピュータ（光二ニーロ
チツブ）を示す構成図である。

図において、　（１０１）はストライプ状の発光素子で
、等間隔に並べられ発光素子アレイ層を構成している。

各発光素子（１０１）に与えられる入力信号が［１」か
ｒＱＪかであるのに対応して各発光素子（１０１）が、
ｌｉ￥、燈あるいは消灯するように構成されている。　
　（１０２）は各発光素子（１０１）からの光を受光す
るストライプ状の受光素子で、等間隔に並べられ受光素
子アレイ層を構成している。各受光素子（１０２）は各
発光素子（１０１）に対して互いに直交するように配置
されている。

この光ニューロコンピュータでは、発光素子アレイ層お
よび受光素子アレイ層は、発光素子（１０１）および受
光素子（１０２）がそれぞれ３２個ずつ配列されている
。（１０３）、は発光素子（１０１）と受光素子（１０
２）との間の設けられた空間光変調器であり、発光素子
（１０１）と受光素子（１０２）の各交点を要素とする
マトリックス状に配置されており、その各要素の光透通
事により各発光素子（１０１）からの光信号を変調する
ように構成されている。空間光変調器（ｌ　Ｏ３）は３
２Ｘ３２のマトリックス状の各点に、金属皮膜が形成さ
れているか否かで構成されており、マトリックス状の各
点の金属皮膜の有無に対応して「１」か「０」が定る。

この構成では、発光素子（ｌ　Ｏｌ）のアレイ層、受光
素子（１０２）のアレイ層、空間光変調器（１０３）の
３層が積み重ねられたものものとなっており、上述した
通り、発光素子（１）のアレイ層と受光素子（１０２）
のアレイ層とはそれぞれのアレイ層を構成する各素子が
そのなかで方向が互いに直交するように貼り合わされて
いる。

次に動作について説明する。

まず、入力信号が、各発光素子（１０１）に入力される
と、各入力信号がＩ’ｌＪかｒＱＪがであるのに対応し
て、各発光素子（１０１）は点燈するかあるいは消灯す
る。この各発光素子（１０１）からの出射光は、各発光
素子（１０１）の発光領域がストライブ状となっている
ため、空間変調器（’１０３）の各列に一様に入射する
。空間変調器（１０３）のマトリックス状の各要素の光
透過率Ｔ１１は、上述した通りあらかじめマスクの２次
元マトリックスパターンとして固定されている。

この光の透過率Ｔ！ｊが、生体系におけるニューロン間
のシナプス結合に対応している。

また、このときｊ行目の発光素子（１０１）が空間変調
器（１０３）のｊ行目の要素を照射し、空間変調器（１
０３）のｉ列目を透過した出力光がｉ行目の受光素子（
１０２）に入射するので、ベクトル・マトリックス演算
式は、 ｕｉ　＝　Ｓ　Ｔｌ１Ｖ＋　　　　　＜１＞と表すこと
ができる。

但し、ＶＨは発光素子（ｌ　Ｏ１）の配列への入力信号
列であり、ｕＩは受光素子（１０２）の配列からの出力
信号列である。

出力信号列ｕ１は、ニューロンに対応させるために、外
部電子回路により、閾値処理が行われる。

さらに閾値処理後の出力信号は、出力側に設けられた電
子回路により入力側へフィードバックされる９以上のル
ープを繰り返すことにより、フィードバック型のニュー
ラルネットワークを構成することができる。

このようなニューラルネットワークシステムを用いるこ
とにより連想メモリとして機能させることができる。

［発明が解決しようとする課題］ 従来の光ニューロコンピュータは、以上のように構成さ
れているので、発光素子（ｌ　Ｏｌ）のアレイ層と受光
素子（１０２）アレイ層とを空間変調器（１０３）をは
さんで向い合わせに、貼り合わせなければならず、精度
の良いアライメントが必要であった。また、空間変調器
（１０３）の各要素の透過率Ｔ１」は固定されているた
め、シナプスの結合強度を更新することができないなど
の問題点があった。

この発明は上記のような問題点を解消するためになされ
たもので、同一の牛導体チップ上に発光素子アレイ層と
受光素子アレイ層とを千ノリシックに集積化でき、さら
に各受光素子の受光感度を外部からコントロールするこ
とで、ニューロンの結合強度を更新できる光ニューロコ
ンピュータを得ることを目的とする。

［課題を解決するための手段］ この発明に係る光ニューロコンピュータは、受光素子に
Ｍ　Ｓ　Ｍ　（Ｍｅｔａｌ−５層ｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏ
ｒ−ｍｅｔａｌ）構造を採用することで、受光素子アレ
イ層と発光素子アレイ層とを集積化可能にしたものであ
る。

［作用コ この発明におけるＭＳＭ−受光素子アレイ層は、発光素
子アレイ層の上に、直接形成されるため、貼り合わせの
プロセスが省略される。また、この発明による製造方法
では、発光素子アレイ層の作製過程と受光素子アレイ層
の作製過程とが同一の工程中で行われるため、高密度の
集積化が容易に実現できる。

［実施例］ 第１図は、この発明の一実施例における発光素子上に受
光素子が形成された部分の局部的構成を示す斜視図であ
り、図のながて方向と発光素子のながて方向とが一致し
ており、受光素子のなかで方向は発光素子のながて方向
と直交しているのは上記従来例と同一であり、また発光
素子（１）のアレイ層の構成は上述した従来例における
発光素子（１０１）と同様のものである。　（２）は受
光素子である。

第２図は第１図における受光素子（２）の詳細構成を示
す拡大斜視図である。

（４）はｎ　−Ａ　ＩＧ　ａＡ　ｓからなるノンドープ
のスペース層、　（５）はｎ　−Ｇ　ａＡ　ｓからなる
ノンドープの活性層、　（６）はくし型のＡｌ（又はＰ
　ｔ−Ａ　ｕ）電極、　（７）は配線用電極である。な
お、電極間の絶縁層は省略している。

第３図は第１図における発光素子（１）の詳細構成を示
す拡大斜視図である。

（９）は上下一対の電極である。　　（１０）はｎ−Ｇ
　ａＡ　ｓ　　基板、　　（１１）はｎ−ＡｌＧａＡｓ
層、（１２）はｎ　−Ｇ　ａＡ　ｓ層、　（１３）はｐ
−ＡｌＧａＡｓ１、　（１４）はｐ　−Ｇ　ａＡ　ｓ層
、　（１５）はＳｉＣ２の絶縁膜であり、これらは一対
の電極（９）の間に多層形成されている。出力光は電極
（９）の一部の光出力射Ｂ　（１６）から取り出される
。

第４図は、第１図の詳細構成を示す断面図である。第２
図で示した受光素子（３）は、第３図で示した発光素子
アレイ（１）の光出射窓（１６）の部分に積層化されて
いる。　（７）は出力取出し、及び電圧印加のための配
線用電極、　（８）は受光素子（３）の電極（７）と発
光素子（１）の電極（９）の絶縁用薄膜である。

以下、第１図〜第４図に示したこの発明の実施例の動作
について説明する。

入力信号が各発光素子（１）に入力されると、各入力信
号が「１」かｒＱＪであるかに対応して、各発光素子（
１）は点燈または消灯する。この各発光素子（１）から
の出力光は、各発光素子（１）の発光領域（１６）から
各受光素子（２）へ−様に入射する。ここでは、第６図
における空間変調器（３）に相当するものがないため光
透過率Ｔ目は、各受光素子（２）の受光感度で表される
。

第２図にみられるように、各発光素子（１）がらの出力
光は、光出力窓（１６）上にエピタキシャル成長された
スペース層（４）を透過して、受光素子（２）の活性層
（５）に入射する。ここでの受光素子（２）は、Ｍ　Ｓ
　Ｍ　　（Ｍｅｔａｌ−Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ−
Ｍｅｔａｌ）構造をもつ受光素子である。この構造にお
いては、半導体−金属界面において２組のショットキー
障壁が存在する。この２つの対向するくし形電極（６）
に電界を加えると、ショットキー障壁のハンド構造に変
化が生じ、受光素子への光入射時に、活性層（５）で発
生するキャリアは、くし形電極（６）に加えられる電圧
に比例して外部回路に光電流として取り出される。第４
図において、ＭＳＭ−受光素子からの出力である光電流
■、は、印加電圧Ｖ、に比例することになる。

すなわち、受光素子（２）の受光感度は、外部印加電圧
により変化する。このとき受光素子（２）は、上述した
従来の光コンピュータにおける空間変調器（１０３）の
機能を併せてもっことができる。受光素子（２）の入射
光量に対して、アナログ的に変調することができ、ニュ
ーロン間のシブナス結合をアナログ量として制御するこ
とができる。

以上に述べたＭＳＭ構造をもつ受光素子（２）を発光素
子（１）のアレイ層上にアレイ状にがっモノリシックに
集積化することで、　１個のチップ上でニューラルネッ
トワークで必要とされるベクトル・マトリックス演算式
〈１〉を実現することができる。

なお、上記実施例では、配線用電極（７）は各受光素子
（２）に共通に形成され、この配線用電極（７）に電圧
を加えるようになっている。

第５図に示すように、各受光素子（３）の片方の電極に
独立に電圧■、を印加できるようにすると、マトリック
ス状に配置された各要素ごとにアクセスすることができ
る。すなわちニューロンの結合状態を任意に変更させる
ことが可能な、ダイナミックニューロコンピュータを実
現することができる。

これを用いると誤差逆伝搬学習則などの学習側を用いて
、ニューロコンピュータに学習機能をももたせることが
できる。

第５図で（１７）は共通の接地電極、　（１８）は各受
光素子に個別にアクセスするための引出し電極を示して
いる。

光を用いてニューラルネットワークを構成する場合、抑
制性のニューロンの結合、すなわち負の信号を扱うこと
は、従来の光ニューロコンピュータ単独で実現すること
は不可能であった。従来の光ニューロンコンピュータシ
ステムでは、正負の信号処理をそれぞれ単独に実行する
光ニューロコンピュータを２系統用いて行っていた。

上記の実施例では、受光素子にＭＳＭ構造を採用してい
るため、ニューロンの結合状態を正負の結合で表すこと
ができる。すなわちＭＳＭ受光素子の配列に加える電圧
の方向によって正負の信号処理を行うことができ、１つ
の光ニューロコンピュータで、興奮性と抑制性の結合を
同時に実現するニューラルネットワーク即ち、光ニュー
ロコンピュータシステムが構成できる。

［発明の効果］ 以上のように、この発明によれば、発光素子アレイ層、
受光素子アレイ層をモノリシックに集積化できるように
構成したので、チップの貼り合わせのアライメントの問
題点を除去することができ、高集積化に適した光ニュー
ロコンピュータが得られる効果がある。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例の局部的構成を示す斜視図、
第２図は第１図内の受光素子を示す拡大斜視図、第３図
は第１図内の発光素子を示す拡大斜視図、第４図は第１
図の実施例の断面図とその外部回路、第５図はこの発明
の他の実施例において、ランダムアクセスできるような
電極構造をもつ受光素子を示す拡大斜視図である。第６
図は、従来の光ニューロコンピュータを示す拡大斜視図
である。 （１）は発光素子、　（２）は受光素子、　（４）はス
ペース層、　（５）は活性層、　（６）は電極、（７）
は配線用電極、　（８）は絶縁層、　（９）は！極、　
（１０）はｎ−ＧａＡｓ基板、　（１１）はｎ−ＡｌＧ
ａＡｓ層、　　（１２）はｎ　−Ｇ　ａＡ　ｓ　層、　
　（１３）は　ｐ−Ａ　ｌＧａＡｓ層、　　（１４）は
ｐ　−Ｇ　ａＡ　ｓ　層、（１５）は絶縁膜、　（１６
）は光出力射窓である。 なお、各図中同一符号は同一、または相当部分を示す。 代理人　　　大　　岩　　増　　雄 区

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. （１）入力信号によって発光する複数の発光素子と、前
   記複数の発光素子からの入射光を電気信号に変換する複
   数の受光素子とを有し、前記受光素子の入射光から電気
   信号への変換効率を外部変調可能にしたことを特徴とす
   る光ニューロコンピュータ。