基于硅氮化物光子集成神经元的非线性全光计算实现超快时空特征学习

来自某研究团队的研究人员针对光子神经网络非线性功能不完整的挑战，开展了硅基光子集成神经元的研究，通过时空维交织和Kerr效应实现了高阶时间卷积与全光非线性激活，在图像分类和运动生成任务中展现出优异性能，为亚纳秒级机器学习提供了新途径。

　　

光子神经网络(Photonic Neural Networks)领域近年来蓬勃发展，其核心优势在于能实现超快人工智能推理并满足对计算速度与能效的迫切需求。然而实现具备完整非线性功能的神经元仍是重大挑战。本研究报道了一种集成在硅氮化物(SiN)芯片上的完整光子集成神经元(PIN)，通过光子时空维度交织与Kerr非线性效应的协同作用，在单一芯片上同步完成高阶时间卷积和全光非线性激活，真正实现了加权互连与非线性计算的完整性。该芯片系统在图像分类和人体运动生成任务中表现出卓越性能，其超低延迟可达240?ps(皮秒)，为机器学习迈向亚纳秒(Subnanosecond)时代开辟了新道路。