模拟基于VCSEL的光学尖峰神经元的尖峰响应

在本文中，作者探讨了如何模拟基于垂直腔面发射激光器（VCSEL）的光学尖峰神经元的尖峰响应。这种神经元的工作原理是基于光学脉冲注入的非相干和相干扰动，使用Yamada模型和速率方程模型进行数值模拟。VCSEL被选为模拟的对象，因为它们便于集成，并且可以为实现大规模和超高速神经形态计算系统提供新的机会。 基于Yamada模型，作者对激光系统的动态进行了简单分析。接着，他们讨论了尖峰特性，包括阈值、响应时间、响应尖峰的幅度和脉宽，与扰动幅度、增益和可饱和吸收器（SA）区域的驱动电流的关系，针对单一光脉冲注入。他们研究了不同扰动幅度下，基于VCSEL的光学尖峰神经元相对不应期的依赖性。 神经形态工程在上世纪80年代由Carver Mead发展，目标是模拟人类大脑中的神经元和突触，并模仿人脑的行为。神经形态工程在机器学习、模式识别、自适应控制等领域具有广泛的应用。尖峰神经网络（SNNs）被认为是第三代神经网络模型中最受欢迎的模型之一。SNNs使用尖峰神经元作为计算单元，信息被编码在尖峰脉冲序列中。 由于VCSEL具有易于集成的特性，它们为实现大规模和超高速神经形态计算系统提供了新的机会。VCSEL是具有增益介质和可饱和吸收器（SA）的垂直腔面发射激光器，与传统激光器相比，它们在尺寸、功耗和散热方面具有优势，适用于高密度集成。 Yamada模型是一种描述激光器内部动力学的模型，它考虑了增益介质的动态特性，以及可饱和吸收器对光脉冲的响应。在光学尖峰神经元的模拟中，这种模型有助于理解神经元对光脉冲输入的动态响应。 速率方程模型是描述半导体激光器中载流子和光子动态的一个重要模型，它可以解释激光器中光子和电子（或空穴）的生成、复合和传播过程。在本文中，速率方程模型被用来描述VCSEL的动态特性，以便更好地模拟其对光脉冲的响应。 非线性光学是研究材料对强光场响应的科学领域，其中材料的光学性质会随光强变化而变化。在光学神经元的研究中，非线性光学现象，如自相位调制、交叉相位调制等，是实现光学脉冲处理的关键。 光学处理设备是指利用光的特性来完成数据处理的装置。在神经形态计算中，光学处理设备可以实现高速并行的数据处理，并且可以实现低能耗操作。由于光学设备天然具有高速和高带宽的特性，因此在构建大规模神经形态计算系统时，它们是一个非常有前途的研究方向。 本文的研究成果不仅为深入理解光学尖峰神经元的物理机制提供了理论基础，而且为开发新型光子神经形态计算硬件提供了可能性。此外，该研究也对光学脉冲处理和光子神经网络的研究有着重要的推动作用。随着光学技术的不断发展，未来将有望开发出更加高效的光学神经形态计算系统，从而为人工智能和计算技术带来突破。