Ziel ist die Entwicklung und Bewertung grundlegender Bausteine für optische künstliche neuronale Netze auf Basis kohärenter nanophotonischer Schaltkreise. Die Implementierung effektiver nichtlinearer lichtresponsiver Systeme hat sich als eine der Hauptherausforderungen für neuartige Entwicklungen optischer neuronaler Netze für Deep-Learning-Anwendungen herausgestellt. Durch den Vergleich verschiedener Systeme unter Berücksichtigung optisch-rechentechnischer und informatischer Aspekte sollen vielfältige Anforderungen an nanophotonische neuronale Netze ermittelt werden. Entscheidende Herausforderungen bei der Erzielung einer Licht-Materie-Wechselwirkung auf der Mikroskala, die stark genug ist, um das nichtlineare optische Verhalten zu erzeugen, das für Aktivierungsfunktionen in optischen neuronalen Netzen erforderlich ist, werden bearbeitet.
| Risse, Benjamin | Professur für Geoinformatics for Sustainable Development (Prof. Risse) |
| Schuck, Carsten | Professur für Experimentelle Physik (Prof. Schuck) |
| Risse, Benjamin | Professur für Geoinformatics for Sustainable Development (Prof. Risse) |
| Schuck, Carsten | Professur für Experimentelle Physik (Prof. Schuck) |