隨著全球數據量的爆炸式增長，空分復用（SDM）技術已成為提高通信容量的一種有前途的解決方案，目前已經在多芯光纖、少模光纖和自由空間光通信中廣泛應用。然而，由于光傳輸過程中不同信道會發生串擾，這將導致信號質量下降，因此需要在接收端用數字信號處理（DSP）算法來進行解擾，但這會增加復雜度、設計困難和功耗。
近年來，集成可重構光處理器已被用于模分復用系統中的光信號解擾。然而，目前主要的在線訓練算法（如數值梯度下降算法）每次迭代都需要逐個更新變量來計算損失函數，這會導致大量的計算量和較長的訓練時間。而遺傳算法（GA）、粒子群優化（PSO）算法等群體智能算法必須有足夠大的種群規模以保證訓練結果的可靠性，這也會帶來較大的運算量，因此，尋找一種適用于光學矩陣配置的高效優化算法對大規模光子計算芯片在線訓練與多維光通信系統均有較大意義。
最近，華中科技大學武漢光電國家研究中心王健教授帶領的多維光子學實驗室（MDPL）團隊在光學矩陣計算芯片在線訓練方面取得了進展，相關成果以“Efficient stochastic parallel gradient descent training for on-chip optical processor”為題作為封面文章發表在Opto-Electronic Advances (OEA, 光電進展）2024年第4期。該工作提出了一種利用隨機并行梯度下降算法（SPGD algorithm）的光學神經網絡芯片在線訓練方法，算法流程圖如圖1所示，該方法相比目前主流的離散梯度下降算法、遺傳算法、粒子群算法等優化算法極大地減少了運算次數，可以大大節約訓練過程中的功耗，有望應用于超大規模光學矩陣計算芯片的在線訓練。
圖1 SPGD算法流程圖
為了驗證所提出優化方法的可行性，該團隊設計制造了基于級聯馬赫-曾德爾干涉儀（MZI）的6×6可重構光處理器芯片并進行了在線訓練實驗，包括光交換矩陣、光信號解擾矩陣以及二者的結合。圖2展示了該光處理在實際模分復用（MDM）光通信系統的應用場景以及處理器內部結構。圖3給出了訓練的結果，可以看到對于多維光通信系統中的光交換和光信號解擾任務都有較好的訓練效果。
圖2 (a) MDM光通信系統中用于光交換和信道解碼器的片上光處理器的概念圖。(b)集成可重構光處理器內部結構圖。
圖3在線訓練結果。（a）光交換,（b）光信號解擾,（c）光信號解擾+交換
在此基礎上，該團隊將這種可重構光處理器芯片應用于高速光通信系統，用于補償傳輸過程中的模式串擾。所采用的實驗裝置圖如圖4（a）所示，采用20 Gbaud的16QAM信號，可以看到光經過訓練好的光子芯片后信號的質量得到了顯著的改善（見圖4（e, f）），誤碼率也明顯下降。
圖4可重構光學矩陣計算芯片應用實際光通信系統測試結果
最后，該團隊還研究對比了光學矩陣規模擴大到10×10、16×16、32×32時SPGD算法與傳統梯度算法、遺傳算法和粒子群算法的運算量，結果表明隨著矩陣規模的擴大SPGD算法運算量的增幅小于其他算法。
表1不同算法的對比
研究團隊簡介
華中科技大學多維光子學實驗室（Multi-Dimensional Photonics Laboratory，MDPL）團隊長期致力于光場調控、多維光通信、光信號處理、光電子器件與集成、硅基光子集成芯片等研究并取得了系列重要成果。團隊瞄準高速大容量光通信和光子集成芯片等國家重大需求和世界科技前沿，承擔了多項國家重點研發計劃等項目，成果入選美國光學學會重要進展和國家“十三五”科技創新成就展。
團隊負責人王健教授是武漢光電國家研究中心副主任，國家杰出青年科學基金獲得者，當選電氣與電子工程師協會會士（IEEE Fellow）、美國光學學會會士（OPTICA Fellow），國際光學工程學會會士（SPIE Fellow）。曾入選國家優秀青年科學基金、長江學者獎勵計劃青年學者、國家萬人計劃青年拔尖人才、英國皇家學會牛頓高級學者。擔任美國光學學會會士評選委員會委員、中國光學學會常務理事、IEEE Photonics Society武漢分會副主席。入選2019—2023年度全球前2%頂尖科學家、愛思唯爾2020—2022年度中國高被引學者。第一完成人獲教育部自然科學一等獎2次、教育部青年科學獎1次、中國光學學會自然科學一等獎1次和王大珩光學中青年科技人員獎1次。
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