Descrizione del progetto
«Cervelli» fotonici in miniatura ripristinano l’integrità nelle reti ottiche
Le reti ottiche in cui le informazioni sono trasportate dai fotoni, piuttosto che dagli elettroni, hanno rivoluzionato le tecnologie dell’informazione e della comunicazione, supportando un aumento vertiginoso di nuove applicazioni in molti campi. La capacità di comunicazione è cresciuta in modo esponenziale, ma deve affrontare un’importante strozzatura a causa della degradazione del segnale correlata all’hardware. Il progetto ALPI, finanziato dall’UE, sta sviluppando circuiti ottici che simulano i circuiti neuronali, come quelli che si trovano nel sistema nervoso, per superare questo ostacolo. A differenza di altri approcci computazionali associati a un elevato consumo di energia, queste nuove reti completamente ottiche possono essere addestrate per svolgere il proprio lavoro in modo efficiente, riducendo il consumo di energia e aumentando la capacità di trasmissione.
Obiettivo
ALPI aims at the integration of a photonic neural network within an optical transceiver to increase the transmission capacity
of the optical link. Based on a deep learning approach, the new compact device provides real time compensation of fiber
nonlinearities which degrade optical signals. In fact, the tremendous growth of transmission bandwidth both in optical
networks as well as in data centers is baffled by the optical fiber nonlinear Shannon capacity limit. Nowadays, computational
intensive approaches based on power hungry software are commonly used to mitigate fiber nonlinearities. Here, we propose
to integrate in the optical link the neuromorphic photonic circuits which we are currently developing in the ERC-AdG
BACKUP project. Specifically, the proposed error-correction circuit implements a small all-optical complex-valued neural
network which is able to recover distortion on the optical transmitted data caused by the Kerr nonlinearities in multiwavelength
optical fibers. Network training is realized by means of efficient gradient-free methods using a properly designed
data-preamble.
A new neuromorphic transceiver demonstrator realized in active hybrid Si/InP technology will be designed, developed and
tested on a 100 Gbps 80 km long optical link with multiple-levels symbols. The integrated neural network will mitigate the
nonlinearities either by precompensation/autoencoding at the transmitter TX side or by data correction at the receiver RX
side or by concurrently acting on both the TX and RX sides. This achievement will bear to the second ALPI’s goal: moving
from the demonstrator to the industrialization of the improved transceiver. For this purposes, patents will be filed and a business plan will be developed in partnership with semiconductor, telecom and IT companies where a path to the commercialization will be
individuated. The foreseen market is the big volume market of optical interconnection in large data centers or metro
networks.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Programma(i)
Invito a presentare proposte
(si apre in una nuova finestra) ERC-2020-PoC
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ERC-POC-LS -Istituzione ospitante
38122 Trento
Italia