Резонансные структуры на основе фазопеременных материалов для нейроморфных вычислений
| Название НИОКТР | Резонансные структуры на основе фазопеременных материалов для нейроморфных вычислений |
|---|---|
| Аннотация | Данный проект посвящен разработке высокодобротных субволновых фотонных метаструктур, которые благодаря компактным размерам и применению фазоперменных халькогенидных полупроводниковых материалов позволят преодолеть существующие барьеры. В первую очередь проект направлен на исследование возможности использования Ge₂Sb₂Se₄Te₁ (GSST) для создания элементной базы оптических нейроморфных вычислений. GSST как в аморфном, так и в кристаллическом фазовом состоянии обладает существенно низкими оптическими потерями в телекоммуникационном спектральном диапазоне по сравнению с широко распространенным Ge₂Sb₂Te5 (GST). Таким образом, разработанные в данном проекте структуры могут быть эффективно интегрированы с существующими высокочастотными модуляторами оптического излучения и фотонными интегральными схемами. Существенное повышение нелинейного оптического отклика и аккумуляции фазового набега волнового фронта планируется достигать за счет возбуждения высокодобротных Фабри-Перо резонансов или генерации связанных состояний в суперконтинууме. Наконец, важным шагом к созданию оптического нейроморфного вычислителя является реализация полностью оптической адаптивной настройки параметров нейроморфного вычислителя. В данном проекте предлагается разработать методику управления параметрами вычислителя за счет пространственного модулятора света, позволяющего оптически модифицировать фазовое состояние халькогенидного материала в виде сложного пространственного паттерна. Данный подход позволит существенно увеличить скорость обучения нейроморфного вычислителя в реальном времени. Научным результатом проекта станут новые элементы для оптических нейроморфных вычислений в виде резонансных структур с включением слоев фазопеременных материалов. Фокус проекта направлен на поиск оптических структур, допускающих динамическое полностью оптическое управление параметрами нейроморфного вычислителя и разработку эффективных и масштабируемых технологий оптического управления. Производительность вычислений задач классификации образов и предсказания временных рядов на базе разработанных элементов будет определена на двух актуальных платформах: дифракционная нейронная сеть, реализованная в виде последовательности фазовых пластин и планарная нейронная сеть, реализованная в фотонных интегральных схемах. |
| Доступ к ОКОГУ исполнителя | False |
| Количество связанных РИД | 0 |
| Количество завершенных ИКРБС | 0 |
| Сумма бюджета | 18000.0 |
| Дата начала | 2025-09-10 |
| Дата окончания | 2028-06-30 |
| Номер контракта | 25-72-10147 |
| Дата контракта | 2025-09-10 |
| Количество отчетов | 3 |
| УДК | 535.24 535.6 |
| Количество просмотров | 3 |
| Руководитель работы | Кохановский Алексей Юрьевич |
| Руководитель организации | Васильев Владимир Николаевич |
| Исполнитель | ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИТМО" |
| Заказчик | Российский научный фонд |
| Федеральная программа | Отсутствует |
| Госпрограмма | — |
| Основание НИОКТР | Грант |
| Последний статус | 2025-10-06 08:30:53 UTC, 2025-10-06 08:30:53 UTC |
| ОКПД | Работы оригинальные научных исследований и экспериментальных разработок в области естественных и технических наук, кроме биотехнологии |
| Отраслевой сегмент | — |
| Минздрав | — |
| Межгосударственная целевая программа | — |
| Ключевые слова | фазопеременные материалы; резонансные оптические структуры; халькогенидные материалы |
| Соисполнители | — |
| Типы НИОКТР | Фундаментальное исследование |
| Приоритетные направления | — |
| Критические технологии | — |
| Рубрикатор | 29.31.15 - Излучение и волновая оптика |
| OECD | — |
| OESR | Физика жидкости, газа и плазмы (включая физику поверхностей) |
| Приоритеты научно-технического развития | а) переход к передовым технологиям проектирования и создания высокотехнологичной продукции, основанным на применении интеллектуальных производственных решений, роботизированных и высокопроизводительных вычислительных систем, новых материалов и химических соединений, результатов обработки больших объемов данных, технологий машинного обучения и искусственного интеллекта; |
| Регистрационные номера | — |