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Anthony Laing
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An optical neural chip for implementing complex-valued neural network

Hui Zhang et al.Jan 19, 2021
Abstract Complex-valued neural networks have many advantages over their real-valued counterparts. Conventional digital electronic computing platforms are incapable of executing truly complex-valued representations and operations. In contrast, optical computing platforms that encode information in both phase and magnitude can execute complex arithmetic by optical interference, offering significantly enhanced computational speed and energy efficiency. However, to date, most demonstrations of optical neural networks still only utilize conventional real-valued frameworks that are designed for digital computers, forfeiting many of the advantages of optical computing such as efficient complex-valued operations. In this article, we highlight an optical neural chip (ONC) that implements truly complex-valued neural networks. We benchmark the performance of our complex-valued ONC in four settings: simple Boolean tasks, species classification of an Iris dataset, classifying nonlinear datasets (Circle and Spiral), and handwriting recognition. Strong learning capabilities (i.e., high accuracy, fast convergence and the capability to construct nonlinear decision boundaries) are achieved by our complex-valued ONC compared to its real-valued counterpart.
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2022 Roadmap on integrated quantum photonics

Galan Moody et al.Aug 18, 2021
Integrated photonics is at the heart of many classical technologies, from optical communications to biosensors, LIDAR, and data center fiber interconnects. There is strong evidence that these integrated technologies will play a key role in quantum systems as they grow from few-qubit prototypes to tens of thousands of qubits. The underlying laser and optical quantum technologies, with the required functionality and performance, can only be realized through the integration of these components onto quantum photonic integrated circuits (QPICs) with accompanying electronics. In the last decade, remarkable advances in quantum photonic integration and a dramatic reduction in optical losses have enabled benchtop experiments to be scaled down to prototype chips with improvements in efficiency, robustness, and key performance metrics. The reduction in size, weight, power, and improvement in stability that will be enabled by QPICs will play a key role in increasing the degree of complexity and scale in quantum demonstrations. In the next decade, with sustained research, development, and investment in the quantum photonic ecosystem (i.e. PIC-based platforms, devices and circuits, fabrication and integration processes, packaging, and testing and benchmarking), we will witness the transition from single- and few-function prototypes to the large-scale integration of multi-functional and reconfigurable QPICs that will define how information is processed, stored, transmitted, and utilized for quantum computing, communications, metrology, and sensing. This roadmap highlights the current progress in the field of integrated quantum photonics, future challenges, and advances in science and technology needed to meet these challenges.
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