MARC

 008250123s2024        us                              c    eng  d
■001000017163613
■00520250211152731
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798384467960
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI31490904
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a620
■1001  ▼aBilodeau,  Simon.▼0(orcid)0000-0003-0667-2732
■24510▼aPhotochemical  and  Electro-Optic  Devices  for  Neuromorphic  Photonics  in  Silicon
■260    ▼a[Sl]▼bPrinceton  University▼c2024
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2024
■300    ▼a158  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  86-04,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Prucnal,  Paul  R.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--Princeton  University,  2024.
■520    ▼aThe  training  and  usage  of  artificial  neural  networks  forms  an  increasingly  large  fraction  of  total  compute.  Traditional  Von-Neumann  digital  hardware,  however,  struggles  to  efficiently  emulate  neural  computation  models.  Furthermore,  it  no  longer  offers  guaranteed  improve-  ments  due  to  the  slowdown  of  Moore's  Law.  As  such,  there  is  renewed  interest  in  developing  neuron-like  (neuromorphic)  hardware.  Neuromorphic  photonics,  the  emulation  of  neural  compute  using  photonic  components,  is  particularly  attractive  due  to  the  inherent  suitability  of  light  for  communication.  Photonic  integrated  circuits  (PICs),  and  specifically  silicon  photonics,  promises  the  manufacturing  scale  for  its  realization.This  thesis  consists  of  a  collection  of  results  related  to  neuromorphic  photonics  in  silicon.  It  begins  with  a  short  survey  of  "standard"  silicon  photonic  neurons,  explored  through  a  series  of  software,  designs,  and  packages  co-developed  as  part  of  this  work.  It  is  then  followed  by  the  demonstrations  of  new  silicon  photonic  devices  with  built-in  neuromorphic  functionality.  The  first  device  presented  is  a  microring  resonator  weight  configured  by  the  photochemical  tuning  of  a  photochromic  cladding,  an  example  of  on-chip  analog  memory.  To  our  knowledge,  this  constitutes  one  of  the  first  demonstration  of  commercial-grade,  backend  compatible  light  molecule  deposition  enhancing  a  silicon  PIC.  We  show  interesting  properties  of  this  all-optical  memory  for  a  silicon  photonics  platform,  including  nonvolatility,  low-loss  in  the  optical  C-band,  and  first-order  photokinetics  of  the  photoconversion  leading  to  continuous,  bidirectional,  scalable  actuation.  The  limitations  of  this  device  are  also  discussed,  namely  stability  and  speed.  We  then  carefully  show  through  computation  that,  operating  in  the  visible  band,  this  device  fulfills  the  "fingerprints"  for  a  generic  memristive  device.  To  our  knowledge,  this  is  the  first  "bottom-up"  exploration  of  an  optical  memristive  device.  Finally,  we  discuss  another  device:  a  capacitively-driven  silicon  microring  resonator  colocated  with  a  capacitive  analog  memory.  Unlike  the  previous  example,  this  memory  is  volatile,  but  offers  higher  reconfiguration  speeds.
■590    ▼aSchool  code:  0181.
■650  4▼aEngineering
■650  4▼aOptics
■650  4▼aComputer  engineering
■650  4▼aElectrical  engineering
■653    ▼aNeuromorphic  engineering
■653    ▼aOptical  memory
■653    ▼aSilicon  photonics
■653    ▼aPhotonic  integrated  circuits
■653    ▼aPhotochromic  cladding
■690    ▼a0537
■690    ▼a0752
■690    ▼a0800
■690    ▼a0544
■690    ▼a0464
■71020▼aPrinceton  University▼bElectrical  and  Computer  Engineering.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g86-04B.
■790    ▼a0181
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2024
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17163613▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

미리보기

내보내기

chatGPT토론

Ai 추천 관련 도서