Hardware-Realisierung neuromorpher Datenverarbeitung mit einem 4-Port-photonischen Reservoir zur Identifikation von Modulationsformaten
Herzlichen Glückwunsch an Enes Şeker und das gesamte Team zur Veröffentlichung unserer neuesten Arbeit in Neuromorphic Computing and Engineering:
„Hardware-Realisierung neuromorpher Datenverarbeitung mit einem 4-Port-photonischen Reservoir zur Identifikation von Modulationsformaten“ Gemeinsam verfasst mit Rijil Thomas, Guillermo von Hünefeld, Stephan Suckow, Mahdi Kaveh, Gregor Ronniger, Pooyan Safari, Isaac Sackey, David Stahl, Colja Schubert, Johannes Karl Fischer, Ronald Freund und Max Lemme.
In dieser Arbeit stellen wir NeuroPIC vor – ein hybrides photonisch-elektronisches Reservoir-Computing-System zur Identifikation von Modulationsformaten in C-Band-Telekommunikationsnetzen. Basierend auf einer Silicon-on-Insulator-Plattform verfügt NeuroPIC über eine 4-Port-Architektur mit 16 Knoten und erreicht eine nahezu 100-prozentige Genauigkeit bei der Erkennung von 4QAM-, 16QAM-, 32QAM- und 64QAM-Formaten über 20 km Glasfaser bei 32 Gbaud.
Was macht diese Arbeit besonders?
- Kombination aus energieeffizienter photonischer Analogverarbeitung und digitalem Auslesesystem
- Robuste Leistung trotz Fertigungstoleranzen
- Übertrifft Simulationen dank komplexerer Signalinterferenzen im physikalischen System
Diese Forschung demonstriert das Potenzial neuromorpher photonischer Hardware für die Verarbeitung hochfrequenter zeitlicher Daten in realen Anwendungen.
Die vollständige Publikation ist im Open Access verfügbar: https://lnkd.in/g84tmDbR
Beteiligt sind AMO GmbH, der Lehrstuhl für Elektronische Bauelemente (ELD) der RWTH Aachen University sowie das Fraunhofer Heinrich-Hertz-Institut HHI.
Gefördert wurde die Forschung durch das Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) im Rahmen von CELTIC-NEXT AI-NET PROTECT (AMO GmbH), FKZ 16KIS1281 (Fraunhofer-Institut für Nachrichtentechnik, Heinrich-Hertz-Institut) und FKZ 16KIS1301 (ID Photonics GmbH), sowie im Projekt 6G-RIC mit dem Förderkennzeichen 16KISK020K und im Cluster4Future NeuroSys (FKZ 03ZU1106BB).
Besonderer Dank gilt Piotr Cegielski (jetzt bei Infineon Technologies, München), Anna Lena Schall-Giesecke (jetzt an der Universität Duisburg-Essen und Fraunhofer IMS, Duisburg) und Peter Bienstman (Universität Gent) für ihre wertvollen Beiträge und inspirierenden Diskussionen zu den Inhalten dieser Forschung.
