Self-configuring complex-valued photonic convolution accelerator based on cascaded Mach–Zehnder interferometers
यह शोध पत्र एक स्व-कॉन्फ़िगर करने योग्य कॉम्प्लेक्स-वैल्यूड फोटोनिक कन्वोल्यूशन एक्सेलेरेटर (SCPCA) प्रस्तुत करता है जो उच्च सटीकता के साथ कॉम्प्लेक्स संकेतों को मूल रूप से संसाधित करने के लिए एक कैस्केडित माच-ज़ेन्डर इंटरफेरोमीटर मेश और एक माप-संचालित अनुकूलन एल्गोरिदम का उपयोग करता है, जिससे बिना किसी डिवाइस-दर-डिवाइस पूर्व-कैलिब्रेशन की आवश्यकता के पोलारिमेट्रिक SAR इमेज रिकग्निशन में इलेक्ट्रॉनिक बेसलाइन सटीकता के निकट पहुंच प्राप्त होती है।
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डेटा की दुनिया की कल्पना एक विशाल, हलचल भरे शहर के रूप में करें। दशकों से, इस शहर के ट्रैफिक पुलिस—हमारे कंप्यूटरों—ने सरल, सीधी रेखा वाले यातायात को प्रबंधित करने में अविश्वसनीय दक्षता दिखाई है। वे वास्तविक संख्याओं (real numbers) के उस्ताद हैं, वैसी गणित जिसे आप सेब गिनने या पिज्जा की कीमत निकालने के लिए उपयोग करते हैं। लेकिन, प्रकृति को पता चला कि उसे वृत्तों और तरंगों में चलना पसंद है। रडार सिग्नल, रेडियो तरंगें और वही प्रकाश जो हमें देखने की अनुमति देता है, ये सभी "जटिल" (complex) चीजें हैं, जो एक साथ दो जानकारी ले जाती हैं: सिग्नल कितना मजबूत है (आयाम/amplitude) और यह अपने तरंग चक्र में कहाँ है (फेज/phase)। इन लहरदार, जटिल सिग्नलों को एक ऐसे कंप्यूटर में फिट करने की कोशिश करना जो सीधी रेखाओं के लिए बना है, एक गोल खूंटे को चौकोर छेद में डालने जैसा है; यह काम तो करता है, लेकिन आपको इसके कोनों को काटना पड़ता है, जिससे जानकारी का नुकसान होता है और ऊर्जा बर्बाद होती है। यहीं पर फोटोनिक कंप्यूटिंग का क्षेत्र काम आता है। इलेक्ट्रॉन का उपयोग करके गणित करने के बजाय, फोटोनिक चिप्स प्रकाश की किरणों का उपयोग करते हैं। चूंकि प्रकाश स्वयं एक तरंग है, इसलिए यह इन जटिल, लहरदार सिग्नलों को बिना पहले काटे स्वाभाविक रूप से संभाल सकता है। बड़ा सवाल वैज्ञानिकों ने यह पूछा है: क्या हम एक प्रकाश-आधारित कंप्यूटर बना सकते हैं जो न केवल इन तरंगों को समझ सके बल्कि इसे जटिल गणित करने के लिए आसानी से प्रोग्राम भी किया जा सके, भले ही चिप के सूक्ष्म हिस्से पूरी तरह से सटीक न बने हों?
एक टीम के शोधकर्ताओं ने एक नया प्रकार का "लाइट इंजन" बनाया है जिसे 'सेल्फ-कॉन्फ़िगरिंग कॉम्प्लेक्स-वैल्यूड फोटोनिक कन्वोल्यूशन एक्सेलेरेटर' (SCPCA) कहा जाता है। इस डिवाइस को प्रकाश से बने एक उच्च-तकनीकी, प्रोग्राम करने योग्य कैलीडोस्कोप के रूप में सोचें। इसके अंदर, यह मैक-ज़ेंडर इंटरफेरोमीटर (Mach–Zehnder interferometers) नामक छोटे दर्पणों और बीम स्प्लिटर की एक श्रृंखला का उपयोग करता है। ये एक परिष्कृत भूलभुलैया की तरह कार्य करते हैं जहाँ प्रकाश की तरंगें एक-दूसरे के साथ हस्तक्षेप (interfere) कर सकती हैं, और सटीक तरीकों से जुड़ या घट सकती हैं, जिससे जटिल गणित किया जाता है। इन भूलभुलभैया के साथ समस्या यह है कि वे अविश्वसनीय रूप से संवेदनशील होते हैं। यदि कोई दर्पण कारखाने से थोड़ा सा टेढ़ा है, या यदि तापमान में बदलाव होता है जिससे कांच थोड़ा फैलता है, तो पूरी गणितीय गणना गड़बड़ा सकती है। पारंपरिक रूप से, इंजीनियर इसे हर एक चिप को उपयोग करने से पहले हर एक दर्पण और बीम स्प्लिटर को व्यक्तिगत रूप से मापकर ठीक करते हैं, जो एक हजार छोटे डायलों को एक-एक करके कैलिब्रेट करने जैसी प्रक्रिया है। यह धीमा और थकाऊ है, और यदि बाद में तापमान बदलता है, तो कैलिब्रेशन बेकार हो जाता है।
SCPCA एक पूरी तरह से अलग, स्मार्ट दृष्टिकोण अपनाता है। प्रत्येक छोटे हिस्से को व्यक्तिगत रूप से ठीक करने के बजाय, यह पूरे चिप को एक एकल, 'ब्लैक बॉक्स' के रूप में मानता है। यह भूलभुलभैया के माध्यम से प्रकाश का एक परीक्षण पैटर्न (test pattern) भेजता है, दूसरी तरफ से निकलने वाले अव्यवस्थित, अपूर्ण परिणाम को मापता है, और फिर एक चतुर कंप्यूटर एल्गोरिदम का उपयोग करके डायल को स्वचालित रूप से समायोजित करता है। यह एक गिटार को हर तार के तनाव को रूलर से मापने के बजाय, तारों को बजाने, स्वर सुनने और तब तक पेग घुमाने जैसा है जब जब तक कि स्वर एकदम सही न सुनाई देने लगे। सिस्टम इसे करता रहता है, मापता है और समायोजित करता है, जब तक कि आने वाला प्रकाश उस गणित से मेल नहीं खा जाता जो उसे करना चाहिए था। शोधकर्ताओं ने पाया कि यह "स्वयं-ट्यूनिंग" (self-tuning) प्रक्रिया अविश्वसनीय रूप से तेज़ है, जो आमतौर पर केवल छह प्रयासों में सटीक सेटिंग ढूंढ लेती है।
जब उन्होंने यह परीक्षण किया कि यह प्रणाली जटिल गणित करने में कितनी अच्छी तरह प्रदर्शन कर सकती है, तो परिणाम प्रभावशाली थे। चिप लगभग 5 बिट की डिजिटल सटीकता के बराबर जटिल संख्याओं को मैप कर सकता है। इसे समझने के लिए, यह एक उच्च-स्तरीय सुपरकंप्यूटर की सटीकता के करीब नहीं है, लेकिन यह वास्तविक दुनिया के कार्यों के लिए पर्याप्त अच्छा है। यह साबित करने के लिए कि यह केवल एक गणितीय चाल नहीं थी, टीम ने पोलारिमेट्रिक सिंथेटिक एपर्चर रडार (PolSAR) से छवियों को पहचानने में मदद करने के लिए अपने लाइट इंजन का उपयोग किया। ये विशेष रडार चित्र हैं जो दुनिया को तरंगों के रूप में देखते हैं, जो पहाड़ों, पानी, शहरों और वनस्पतियों के बारे में विवरण कैप्चर करते हैं। SCPCA ने कंप्यूटर को 84.98% सटीकता के साथ इन विशेषताओं को पहचानने में मदद की। यह पारंपरिक इलेक्ट्रॉनिक कंप्यूटरों द्वारा प्राप्त 86.00% सटीकता के बहुत करीब है, लेकिन बिना हर एक घटक को पूर्व-कैलिब्रेट करने के भारी बोझ के।
पेपर स्पष्ट रूप से पुराने तरीके 'प्री-कैलिब्रेशन' के विरुद्ध तर्क देता है, जहाँ आप उपयोग से पहले प्रत्येक उपकरण भाग को मापते हैं। लेखक दिखाते हैं कि यह पुराना तरीका बहुत नाजुक है; एक बार जब चिप का वातावरण बदल जाता है, तो पूर्व-निर्धारित मानचित्र अमान्य हो जाते हैं। इसके बजाय, उनका "स्वयंभू-कॉन्फ़िगरिंग" (self-configuring) तरीका सभी खामियों—कारखाने की त्रुटियों, गर्मी और हानि—को ट्यूनिंग प्रक्रिया में ही समाहित कर लेता है। उन्होंने इसे केवल कंप्यूटर पर सिम्युलेट नहीं किया; उन्होंने वास्तविक चिप बनाई, प्रयोग चलाए और परिणाम मापे। निष्कर्ष बताते हैं कि यह दृष्टिकोण प्रकाश-आधारित कंप्यूटर बनाने के लिए एक व्यावहारिक, कम-रखरखाव वाला मार्ग प्रदान करता है जो वास्तविक दुनिया के जटिल, लहर जैसे डेटा (जैसे रडार इमेजिंग से लेकर भविष्य के संचार प्रणालियों तक) को संभाल सके, बिना हर बार कमरे का तापमान बदलने पर इंजीनियरों की टीम की आवश्यकता के।
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