Лаборатория
нейроморфной фотоники
О лаборатории

На сегодняшний день технологический предел традиционных электронных чипов практически достигнут, и дальнейшее развитие сталкивается с технологическими проблемами и высоким энергопотреблением. Одновременно с этим, быстрое развитие технологий искусственного интеллекта создает новые вызовы для развития вычислительных систем, что приводит к необходимости поиска альтернативных подходов, которые позволят увеличить на порядки производительность и уменьшить энергопотребление. Одним из таких потенциальных направлений является применение подходов фотоники.
Преимущества фотоники уже используются в области передачи информации ввиду возможности использования высокой несущей частоты оптического излечения, а последние достижения в области нанофотоники, интегральной оптики, оптических метаструктур открывают возможность для произведения аналоговых оптических вычислений.

В рамках фундаментальных исследований в области возможности использования принципов и подходов фотоники для создания элементной базы и вычислительных систем реализующих алгоритмы искусственного интеллекта и интеллектуального анализа данных, запущена работа Лабаратории нейроморфной фотоники.

Целью работы лаборатории является исследование и разработка новых принципов оптических вычислений, а также аналоговых подходов для создания искусственных интеллектуальных систем. В перспективе, на основе данных разработок планируется создание прототипов новых вычислительных устройств и их элементной базы.

Направления работы лаборатории
Нейроморфная оптоэлектроника
Эмулировать спайковые сети, подобные мозгу, на компьютере достаточно сложно. Фотоника позволяет создать оптические нейроны с синаптической депрессией, тоническим возбуждением и отложенным ускорением в ответ на реакцию возбуждения.
Подробнее
Дифракционные нейронные сети
Использование эффектов дифракции и интерференции для быстрого выполнения нейронных сетей. Свет проходит через нейросеть, давая на выходе изображение — результат вычисления.
Подробнее
Вычисления со случайными средами
Оптический метод случайных проекций позволяет эффективно снижать размерность входных данных. Это происходит за счет пропускания света, несущего информацию через случайную рассеивающую среду.
Подробнее
Аналоговые оптические вычисления
Нанофотоника призвана значительно сократить размеры фотонных интегральных схем и обеспечить новые функциональные возможности. С помощью неё можно разрабатывать элементы оптической памяти, нейроморфные синапсы, а также фотонных цепи для аппаратного ускорения задач обработки данных.
Подробнее
Элементная база интегральной фотоники
Для интегральной нейроморфной фотоники требуется новый класс элементов, из которых состоит фотонный чип. Это разветвители, коннекторы, резонаторы, микроинтерферометры и многое другое. Один из передовых методов их изготовления являются аддитивные литографические технологии.
Подробнее
Сотрудники лаборатории
Федянин Андрей Анатольевич
Физический факультет МГУ
профессор
Грунин Андрей Анантольевич
Физический факультет МГУ
с.н.с.
Четвертухин Артём Вячеславович
Физический факультет МГУ
с.н.с.
Кик Михаил Андреевич
Физический факультет МГУ
м.н.с.
Ситнянский Владислав Александрович
Физический факультет МГУ
инженер
Мусорин Александр Игоревич
Физический факультет МГУ
старший преподаватель
Попкова Анна Андреевна
Физический факультет МГУ
м.н.с.
Чежегов Александр Андреевич
Физический факультет МГУ
инженер
Батанов Дмитрий Сергеевич
Физический факультет МГУ
инженер
Красников Виктор Викторович
Физический факультет МГУ
инженер
Балуян Тигран Григорьевич
Физический факультет МГУ
с.н.с.
Шорохов Александр Сергеевич
Физический факультет МГУ
доцент
Юшков Вячеслав Владиславович
Физический факультет МГУ
инженер
Коновалова Анна Владимировна
Физический факультет МГУ
инженер
Балашов Игорь Сергеевич
Физический факультет МГУ
инженер
Новости
15.05.2023
Результаты измерений парно-импульсной фасцилляции

Парно-импульсная фасцилляция (PPF) является одним из ключевых свойств синаптической пластичности отдельных импульсов. PPF происходит, когда синапс активируется двумя последовательными спайками с коротким интервалом между ними, причем второй ответ сильнее первого. PPF является формой краткосрочной пластичности, вызванной усиленным высвобождением нейротрансмиттера при втором стимуле. Величина реакции на второй спайк зависит от времени между парными импульсами. Для измерения…

Подробнее
12.05.2023
Прошла защита курсовых студентов 2 курса

Поздравляем студентов 2 курса с успешной защитой курсовых работ по темам лаборатории нейроморфной фотоники: Джанчаров Темирлан, тема: «Реализация оптических фазовых масок для создания дифракционных нейронных сетей» Кимличенко Егор, тема: «Оптическая реализация метода случайных проекций» Шмырин Никита, тема: «Производительность фотонных нейроморфных устройств»

Подробнее
12.05.2023
Разработана и оптимизирована конструкция метаповерхности

Разработана и оптимизирована конструкция метаповерхности с кремниевыми нанорезонаторами для выполнения свертки падающего изображения с опорным. Создан экспериментальный образец метаповерхности со сложным поверхностным профилем методами электронно-лучевой литографии и реактивного ионного травления. Исследована работоспособность экспериментального образца метаповерхности на изображениях, отличающихся от опорного поворотом на заданный угол. Экспериментальные результаты совпадают с результатами численного моделирования.  

Подробнее
12.05.2023
Напечатаны тестовые маски для бинарной классификации изображений рукописных цифр

Напечатаны тестовые маски для бинарной классификации изображений рукописных цифр. Маски размером 10 х 10 пикселей по 2 мкм каждый  были напечатаны при помощи метода двухфотонной лазерной литографии и охарактеризованы при помощи оптической и сканирующей электронной микроскопий.

Подробнее
03.04.2023
Разработана система бинарной классификации изображений на основе датасета MNIST

Разработана система бинарной классификации изображений на основе датасета MNIST (рукописные цифры). Переход к бинарной классификации позволил сократить обучаемую систему до одной маски, что существенно облегчает юстировку тестовой схемы. Для масок размерами 10 х 10 пикселей точность классификации изображений достигает 90%.

Подробнее
Загрузить еще
Контакты
+7 (985) 744-19-81 photonics@neuromsu.ru
Ленинские горы д. 1, стр. 17Б
Связаться с нами
Ваш браузер устарел рекомендуем обновить его до последней версии
или использовать другой более современный.