ENG: At the heart of all artificial intelligence applications are mathematical models called neural networks which are inspired by the biological structure of the human brain. Neural networks can be trained by tuning their internal structure until they become capable of human-level tasks: recognizing our face, interpreting medical images for diagnosis, even driving our cars. Having integrated devices capable of performing the computations involved in neural networks quickly and efficiently has thus become a major research focus, both academic and industrial.
One of the major game changers in the field was the discovery of the memristor, made in 2008. This device changes its resistance depending on a memory of the past current, hence the name memory-resistor, or memristor. Immediately after its discovery, scientists realized that (among many other applications) the peculiar behavior of memristors was surprisingly similar to that of neural synapses. The memristor has thus become a fundamental building block of neuromorphic architectures.
A group of experimental physicists from the University of Vienna, the National Research Council (CNR) and the Politecnico di Milano led by Prof. Philip Walther and Dr. Roberto Osellame, have now demonstrated that it is possible to engineer a device that has the same behavior as a memristor, while acting on quantum states and being able to encode and transmit quantum information. In other words, a quantum memristor. Realizing such device is challenging because the dynamics of a memristor tends to contradict the typical quantum behavior.
By using single photons, i.e. single quantum particles of lights, and exploiting their unique ability to propagate simultaneously in a superposition of two or more paths, the physicists have overcome the challenge. In their experiment, single photons propagate along waveguides laser-written on a glass substrate and are guided on a superposition of several paths. One of these paths is used to measure the flux of photons going through the device and this quantity, through a complex electronic feedback scheme, modulates the transmission on the other output, thus achieving the desired memristive behavior.
RO: În centrul tuturor aplicațiilor de inteligență artificială se află modele matematice numite rețele neuronale, care sunt inspirate de structura biologică a creierului uman. Rețelele neuronale pot fi antrenate prin reglarea structurii lor interne până când devin capabile să îndeplinească sarcini de nivel uman: să ne recunoască fețe, să interpreteze imagini medicale pentru diagnosticare, chiar să conducă mașini. Prin urmare, existența unor dispozitive integrate capabile să efectueze rapid și eficient calculele implicate în rețelele neuronale a devenit un obiectiv major al cercetării, atât în mediul academic, cât și în cel industrial.
Unul dintre cele mai importante schimbări în acest domeniu a fost descoperirea memristorului, făcută în 2008. Acest dispozitiv își schimbă rezistența în funcție de o memorie a curentului trecut, de unde și numele de rezistor de memorie. Imediat după descoperirea sa, oamenii de știință și-au dat seama că (printre multe alte aplicații) comportamentul deosebit al memristoarelor era surprinzător de asemănător cu cel al sinapselor neuronale. Astfel, el a devenit o componentă fundamentală a arhitecturilor neuromorfice.
Un grup de fizicieni experimentali de la Universitatea din Viena, de la Consiliul Național de Cercetare și de la Politehnica din Milano, condus de profesorii Philip Walther și Roberto Osellame, a demonstrat acum că este posibil să se creeze un dispozitiv care are același comportament ca un memristor, acționând în același timp asupra stărilor cuantice și fiind capabil să codifice și să transmită informații cuantice. Cu alte cuvinte, un memristor cuantic. Realizarea unui astfel de dispozitiv reprezintă o provocare, deoarece dinamica unui memristor tinde să contrazică comportamentul cuantic tipic.
Utilizând fotoni unici, adică particule cuantice unice de lumină, și exploatând capacitatea lor de a se propaga simultan într-o superpoziție de două sau mai multe căi, fizicienii au depășit provocarea. În experimentul lor, fotonii unici se propagă de-a lungul unor ghiduri de undă scrise cu laser pe un substrat de sticlă și sunt ghidați pe o suprapunere a mai multor căi. Una dintre aceste căi este folosită pentru a măsura fluxul de fotoni care trece prin dispozitiv, iar această cantitate, printr-o schemă electronică complexă de feedback, modulează transmisia pe cealaltă ieșire, obținând astfel comportamentul memristiv dorit.
Adapted and abridged from source (Universität Wien, “Artificial neurons go quantum with photonic circuits”, 24.03.2022)
Paper: Michele Spagnolo, Joshua Morris, Simone Piacentini, Michael Antesberger, Francesco Massa, Francesco Ceccarelli, Andrea Crespi, Roberto Osellame, Philip Walther, et al: “Experimental quantum memristor”. In: Nature Photonics, DOI: 10.1038/s41566-022-00973-5
