Redes Neurais Ópticas com Novas Funções de Ativação Não Lineares para Recuperação de Fases Aplicadas à Holografia Digital

Resumo

Redes neurais artificias são capazes de solucionar problemas complexos, como reconhecimento facial, detecção de objetos e recuperação de fases. Porém, o custo computacional é maior quando comparado com outros algoritmos de inteligência artificial, fazendo-se necessários computadores de alto desempenho. Uma solução é desenvolver redes neurais utilizando a computação fotônica, uma vez que ela é inigualável na capacidade de interconexões e comunicações em termos de largura de banda, o que pode anular as compensações de largura de banda e interconectividade inerente aos sistemas eletrônicos. Comunicações por luz são conhecidas por reduzir significativamente a latência e a atenuação do sinal, além de aumentar as possibilidades de multiplexação e a capacidade de transmissão devido à sua velocidade de propagação. Há menos de quatro anos desde a criação da primeira rede neural totalmente óptica, a escassez de funções de ativação óptica dificulta o avanço na produção de redes neurais mais rápidas e eficientes. Aqui propomos a criação de redes neurais ópticas utilizando funções de ativação não lineares físicas baseadas em dispositivos ópticos de amplo conhecimento do nosso grupo, como chaveamento passivo, geração de segundo harmônico, emissão Raman e lasers randômicos dentro e fora da localização Anderson.