The nanolaser neuron : excitability in photonic crystal lasers

par Maxime Delmulle

Thèse de doctorat en Physique

Sous la direction de Alfredo de Rossi et de Fabrice Raineri.

Le président du jury était Fabien Bretenaker.

Le jury était composé de Stéphane Barland, Jesper Mork, Alice Mizrahi.

Les rapporteurs étaient Stéphane Barland, Jesper Mork.

  • Titre traduit

    Le nanolaser neurone : excitabilité dans les lasers à cristaux photoniques


  • Résumé

    Les architectures de calcul neuromorphique, imitant les principes de calcul du cerveau humain, offrent le double avantage d'un traitement économe en énergie et de la capacité à gérer un volume de données augmentant exponentiellement, ce qui en fait une option pertinente pour les futurs besoins en ressources de calcul intensif. Cependant, l'excitabilité, le mécanisme à l'origine d'émission d'impulsions dans les neurones biologiques, a principalement été démontrée dans des systèmes volumineux et énergivores, ou reposant sur des effets lents qui limitent considérablement son application dans des contextes qui exigent une grande bande passante. Dans ce travail, nous explorons deux approches pour induire une excitabilité rapide dans un nanolaser : la première repose sur l'utilisation d'un absorbant saturable intracavité et la seconde sur l'injection d'un laser maître externe. Dans le premier cas, des développements clés dans le design de cavité et les méthodes de fabrication ont été réalisés, notamment une nouvelle méthode a été proposée pour créer de grandes cavités monomodes ainsi qu'un nouveau procédé de fabrication permettant une passivation spatialement sélective pour induire des durées de vie de porteurs différentes dans la même nanocavité afin d'encourager les instabilités dynamiques. Un régime auto-pulsant et un régime excitable sont démontrés à la fois numériquement et expérimentalement dans les nanolasers avec des absorbants saturables à des fréquences de l'ordre du GHz. Ces nanolasers présentent une faible consommation énergétique et une taille compacte par rapport aux neurones excitables à l'état de l'art. De plus, une topologie inédite de connexion garantissant la cascadabilité unidirectionnelle entre neurones est proposée et numériquement étudiée. Un régime auto-pulsant et un régime excitable sont également démontrés expérimentalement dans des nanolasers injectés à des fréquences de l'ordre du GHz, ouvrant la voie, de manière similaire à la première approche, au développement de réseaux neuronaux photoniques ultra-rapides et économes en énergie intégrés sur puce.


  • Résumé

    Neuromorphic hardware, mimicking the computational principles of the human brain, offers the dual benefits of energy-efficient processing and the capacity to handle the exponentially increasing volume of data, making it a compelling choice for future computing needs. Excitability, the spiking mechanism of biological neurons, has however mainly been demonstrated in bulky and energy-inefficient systems or based on slow effects that drastically limits its suitability in applications with high bandwidth requirements. In this work, we explore two approaches to induce fast excitability in a nanolaser: using an intracavity saturable absorber or injecting an external master laser. In the first case, key developments in cavity design and fabrication methods have been made, including a new strategy for creating large single-mode cavities and a new fabrication process enabling spatially selective passivation to induce different carrier lifetimes in the same nanocavity to enhance dynamical instabilities. Self-pulsing and excitability are demonstrated both numerically and experimentally in nanolasers with intracavity saturable absorbers at GHz speed. These nanolasers demonstrate a low power consumption and compact size compared to state of the art hardware spiking neurons. An original cascadable all-optical topology for unidirectional spike triggering is also proposed and numerically studied. Self-pulsing and excitability are also demonstrated experimentally at GHz speed in injected nanolasers, paving the way, similarly to the first approach, for the development of low-power, ultrafast photonic neural networks integrated on a chip.



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