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申请/专利权人：合肥工业大学
摘要：本发明涉及神经形态光子计算芯片领域，提供了一种微环调制器、光子芯片及光学非线性激活函数构建方法。光学非线性激活函数构建方法包括，根据不同电压下波导的有效折射率与对应波长下的参考折射率之间的差值，计算微环硅材料的有效折射率变化；以仿真过程的光源波长和微环外部施加电压为输入、有效折射率变化为输出，训练深度神经网络；采用已训练的神经网络模型，得到预测的微环硅材料的有效折射率变化；基于微环半径、神经网络模型预测的微环硅材料的有效折射率变化以及对应的光源波长，确定微环调制器的可调制相移；将可调制相移送入微环调制器的光学传递函数中得到输出光强。本发明减少了额外激光器和微环的消耗，避免了额外电流的添加。
主权项：1.基于微环调制器的光学非线性激活函数构建方法，其特征在于，包括：对掺杂微环调制器进行仿真，确定微环调制器掺杂后每个不同波长条件下的参考折射率；在同一输入波长条件下对掺杂微环调制器施加不同电压并进行仿真，获取仿真过程的输入光波长、外部施加电压以及对应电压下波导的有效折射率；对不同的输入波长重复仿真过程；根据不同电压下波导的有效折射率与对应波长下的参考折射率之间的差值，计算微环硅材料的有效折射率变化；构建输入光波长、外部施加电压以及微环硅材料的有效折射率变化的数据集，并将该数据集划分为训练集和测试集；其中输入光波长以及外部施加电压被作为输入数据使用，微环硅材料的有效折射率变化被作为标签使用；构建拟合掺杂微环调制器硅材料物理机制的深度神经网络，利用训练集对深度神经网络进行训练，获得推理模型；利用测试集对推理模型进行评估，该推理模型被用于预测不同输入光波长和外部施加电压下微环硅材料的有效折射率变化；将设置的微环半径、输入光波长及推理模型预测的微环硅材料的有效折射率变化，代入微环调制器相移与微环硅材料的有效折射率变化相关的函数中，得到微环调制器的可调制相移；将所述可调制相移输入以构建的光学传递函数，得到微环调制器的输出光强；其中，光学非线性激活函数由深度神经网络、微环调制器相移与微环硅材料的有效折射率变化相关的函数以及光学传递函数构成。
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百度查询： 合肥工业大学 微环调制器、光子芯片及光学非线性激活函数构建方法
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