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Photonic Neural Processor

Interactive browser-based simulation of optical neural networks using light for ultrafast AI computations, featuring Mach-Zehnder interferometers, photonic spiking neurons, and real-time optical path visualization

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Qu'est-ce que c'est ?

🎯 Conseils du simulateur

📚 Glossaire

Photonic Neural Network
Un réseau neuronal artificiel qui utilise des signaux optiques (photons) au lieu de signaux électriques (électrons) pour effectuer des calculs, permettant un traitement à la vitesse de la lumière.
Mach-Zehnder Interferometer (MZI)
Un dispositif optique qui divise un faisceau lumineux en deux trajets et les recombine ; en contrôlant la phase relative, il peut effectuer les opérations matricielles nécessaires aux réseaux de neurones.
Matrix Multiplication
L'opération mathématique de base de l'apprentissage profond, où les données d'entrée sont transformées par des matrices de poids ; les processeurs photoniques effectuent cette opération à la vitesse de la lumière.
Optical Nonlinearity
Réponse non proportionnelle d'un matériau à l'intensité lumineuse, essentielle pour mettre en œuvre des fonctions d'activation dans les réseaux de neurones photoniques - un défi clé dans le domaine.
Silicon Photonics
Technologie de construction de circuits optiques sur puces de silicium à l'aide d'une fabrication de semi-conducteurs standard, permettant la production en série de processeurs photoniques.
Wavelength Division Multiplexing
Envoi simultané de plusieurs canaux de données via le même chemin optique en utilisant différentes longueurs d'onde de lumière, augmentant considérablement le débit.
Microring Resonator
Un guide d'onde optique circulaire compact capable de filtrer, de commuter et de moduler les signaux lumineux, utilisé comme poids programmables dans les réseaux neuronaux photoniques.
Phase-Change Material (PCM)
Un matériau capable de basculer entre les états cristallins et amorphes, utilisé dans les systèmes photoniques pour le stockage de poids non volatil dans les synapses des réseaux neuronaux.
Optical Computing
Paradigme informatique qui utilise des photons pour le traitement de l'information, offrant des avantages en termes de vitesse, de parallélisme et d'efficacité énergétique par rapport à l'informatique électronique.
Activation Function
Une fonction mathématique non linéaire appliquée aux sorties du réseau neuronal ; la mise en œuvre optique (sans conversion vers l’électronique) est un défi majeur.
In-Situ Training
Entraîner un réseau neuronal directement sur le matériel photonique plutôt que sur un ordinateur numérique, permis par la latence ultra-faible du calcul optique.
Neuromorphic Photonics
Le domaine combine l'informatique inspirée des neurosciences et la photonique, en utilisant des neurones et des synapses basés sur la lumière pour imiter le traitement neuronal biologique.
Photonic Integrated Circuit (PIC)
Une puce qui intègre plusieurs composants optiques (guides d'ondes, modulateurs, détecteurs) sur un seul substrat, analogue aux circuits intégrés électroniques.

🏆 Personnages clés

Yichen Shen (2017)

A dirigé l'équipe du MIT 2017 qui a démontré le premier réseau neuronal optique sur puce utilisant 56 interféromètres Mach-Zehnder programmables sur une puce photonique au silicium

Dirk Englund (2024)

Professeur du MIT dont le groupe Quantum Photonics and AI a démontré un processeur photonique entièrement intégré atteignant une précision de plus de 92 % dans l'inférence inférieure à la nanoseconde (2024)

Marin Soljacic (2017)

Professeur du MIT qui a codirigé les travaux pionniers sur les réseaux de neurones optiques en 2017 et continue de faire progresser les architectures informatiques photoniques

Demetri Psaltis (1990s)

Pionnier des réseaux de neurones optiques utilisant l'holographie dans les années 1990 à Caltech, établissant les bases théoriques de l'informatique photonique

Wolfram Pernice & Harish Bhaskaran (2019-2021)

Développement de synapses photoniques à base de matériaux à changement de phase permettant le stockage de poids non volatil pour les réseaux neuronaux photoniques

Bhavin Shastri & Paul Prucnal (2021)

Publication d'une revue influente de Nature Photonics établissant la feuille de route pour la photonique neuromorphique et l'informatique optique basée sur les pointes

Gu Min (2025)

A dirigé des examens complets des synapses photoniques intégrées, des neurones et des memristors à l'Université de Shanghai pour les sciences et technologies

🎓 Ressources d'apprentissage

💬 Message aux apprenants

L’avenir de l’IA informatique ne réside peut-être pas dans une électronique plus rapide, mais dans la lumière elle-même. Les processeurs neuronaux photoniques représentent un changement fondamental : au lieu de pousser les électrons à travers de minuscules fils qui génèrent de la chaleur et gaspillent de l’énergie, nous guidons les photons à travers des circuits optiques qui calculent à la vitesse de la lumière. Une seule puce photonique peut réaliser en quelques nanosecondes ce que les processeurs électroniques mettent en microsecondes. Alors que les modèles d’IA deviennent de plus en plus grands et gourmands en énergie, l’informatique photonique ouvre la voie à une intelligence durable et ultrarapide. La révolution des transistors a changé le monde ; la révolution photonique pourrait encore la changer.

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