6. Technological Advancements in Photonics and Electronics: The Machine Learning Perspective

Das Kapitel untersucht das transformative Potenzial der Integration von maschinellem Lernen mit Photonik, einem Bereich, der Licht für Informationsverarbeitung und Telekommunikation nutzt. Es untersucht, wie fortschrittliche Informationsverarbeitung durch integrierte Photonik ermöglicht wird, die Elektronik und Optik auf einem einzigen Chip vereint und zur Entwicklung schneller, energieeffizienter photonischer Bauelemente führt. Der Text unterstreicht die Rolle des maschinellen Lernens, insbesondere der Techniken des tiefen Lernens, bei der Beschleunigung der technologischen Entwicklung in verschiedenen Bereichen wie Bildverarbeitung, autonome Systeme und Entscheidungsfindung. Die Integration tiefer neuronaler Netzwerke mit Photoniktechnologien hat zur Schaffung photonischer neuronaler Netzwerke (PNNs) geführt, die Hochgeschwindigkeitsverarbeitung, Parallelität und Energieeffizienz bieten. Diese Netzwerke sind besonders nützlich für Anwendungen wie Bildverbesserung und Identifikation. In diesem Kapitel wird auch der Einsatz von maschinellen Lernmodellen für das inverse Design und die Charakterisierung photonischer Kristalle, die Vorhersage optischer Eigenschaften und die Entwicklung effektiver photonischer Bauelemente diskutiert. Darüber hinaus untersucht es das Potenzial der maschinell lernunterstützten Quantenphotonik, der photonischen Integration von On-Chip-Sensoren und der Entwicklung skalierbarer und nachhaltiger maschinell lernender Hardware-Beschleuniger. Der Text bietet einen umfassenden Überblick über die bekannten Architekturen des maschinellen Lernens, die in der Photonik zum Einsatz kommen, einschließlich neuronaler Netze, konvolutionaler neuronaler Netze, generativer adversarischer Netze, rezidivierender neuronaler Netze, Graphen neuronaler Netze und Spiking neuronaler Netze. Jede Architektur wird detailliert diskutiert, wobei ihre Anwendungen und Beiträge auf dem Gebiet der Photonik hervorgehoben werden. Das Kapitel schließt mit der Erörterung der Herausforderungen und zukünftigen Chancen bei der Integration von maschinellem Lernen und Photonik und betont die Notwendigkeit interdisziplinärer Zusammenarbeit und Innovation.