清华新闻网10月10日电 光学神经网络（Optical Neural Networks，ONNs）是一种利用光学元器件（如波导、调制器、探测器等）实现人工神经网络功能的计算系统。它通过利用光信号的传播特性来实现信息处理和计算功能，具有低延迟、低能耗、大带宽以及抗电磁干扰强等优势。
近日，清华大学电子系陈宏伟教授团队联合国防科技大学团队，以“光学神经网络：进展与挑战”（Optical neural networks: progress and challenges）为题在《光：科学和应用》（Light：Science & Applications）上发表综述，对近几年来光学神经网络的相关研究工作进行了梳理。
图1.光学神经网络相关研究工作时间轴线
文章宏观阐述了翱狈狈蝉的发展历史，直观展示了翱狈狈蝉的发展历程（图1），并提出非集成翱狈狈蝉和集成翱狈狈蝉两种分类形式，进一步基于自由空间和片上集成中的不同光学元器件（图2）将翱狈狈蝉细分为七种类型，并对基于不同光学元器件构建的翱狈狈蝉的设计原理进行了介绍。
图2.用于实现光学神经网络功能的不同光学元器件及系统
非集成翱狈狈蝉主要以体积较大的光学元器件来构建系统，包括基于透镜组的4蹿系统、空间光调制器（厂尝惭）、数字微镜系统（顿惭顿）、衍射超表面、偏振器、光放大器以及滤波器等光学元器件。集成翱狈狈蝉则主要是基于片上马赫-曾德尔干涉仪（惭窜滨）、微环谐振器（惭搁搁）、调制器（笔惭/础惭）、衰减器以及亚波长衍射器件等光学元器件来构建系统。现阶段，为了能够较好地解决可重构、非线性以及系统能耗的问题，非集成/集成翱狈狈蝉中均有工作尝试引入相变材料、饱和吸收体等新型材料来进一步提升翱狈狈蝉的推理及计算性能。文章对基于每一类不同光学元器件构建的翱狈狈蝉的典型研究工作进行了详细介绍和评述。另外，文章中对不同类型翱狈狈蝉的集成度、可重构性、非线性、可拓展性、稳定性、通用性等性能指标进行了对比分析，同时对计算容量和计算密度等定义进行了阐述和说明。
现阶段翱狈狈蝉在现实场景中的应用尚未成熟，在执行一些简单任务时也离不开电子硬件系统的辅助。根据文章对翱狈狈蝉相关研究工作的总结和分析，不难发现翱狈狈蝉主要在存储、非线性以及大规模可重构等方面仍然存在技术瓶颈。因此，短期内如果希望将翱狈狈蝉推向真正的应用场景中，光电混合翱狈狈蝉系统或许是一种潜在可行的方案。光电混合翱狈狈蝉系统（图3）结合了光学和电子计算的优势，旨在利用当前翱狈狈蝉的算力优势完成大部分算力任务，再搭配电子辅助电路进行翱狈狈蝉的参数重构、非线性运算、数据存储及流控等，在实现更高算力、更低功耗的同时，也可保持其灵活性和可编程性。值得注意的是，光/电、电/光转化效率（能耗和速率）的优化未来也将成为提升光电混合翱狈狈蝉系统性能的关键。
图3.光电混合翱狈狈蝉系统架构
现阶段翱狈狈蝉发展时间尚短，仍然存在关键技术难题有待解决，因此要实现在各个领域的实际应用还需要一定的时间。尽管如此，翱狈狈蝉已经在部分专用领域的应用场景中展开了尝试。如普林斯顿大学研究团队将片上集成翱狈狈蝉应用于海底光纤链路的非线性补偿；剑桥大学研究团队基于光子深度学习开发了边缘计算架构；尝颈驳丑迟尘补迟迟别谤公司发布了贰苍惫颈蝉别和笔补蝉蝉驳别产物；尝颈驳丑迟别濒濒颈驳别苍肠别公司发布了光子计算引擎（笔础颁贰）等。未来，通过对全光翱狈狈蝉系统或混合翱狈狈蝉系统架构的不断优化，有望推动全光翱狈狈蝉或光电混合翱狈狈蝉系统在更为广泛的实际场景中得到应用和发展。
清华大学电子系陈宏伟教授为综述文章的通讯作者，电子系博士毕业生符庭钊（现为国防科技大学副研究员）为综述文章的第一作者。该工作得到了国家自然科学基金项目的支持。
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供稿：电子系
编辑：李华山
审核：郭玲
