VPIphotonics推出VPItoolkit™ ML Framework插件庫，助力光學(xué)系統(tǒng)設(shè)計與深度學(xué)習(xí)優(yōu)化
點擊次數(shù)：1985 更新時間：2023-12-29
隨著科技的不斷進步，機器學(xué)習(xí)（ML）和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）等人工智能領(lǐng)域的技術(shù)逐漸成為科學(xué)和工程領(lǐng)域中不可或缺的重要工具。這些技術(shù)不僅在傳統(tǒng)的計算機科學(xué)領(lǐng)域發(fā)揮作用，也在光學(xué)仿真和設(shè)計中嶄露頭角。VPIphotonics近期推出了VPItoolkit™ ML Framework插件庫，旨在為用戶提供先進的機器學(xué)習(xí)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用支持，助力光學(xué)系統(tǒng)和器件的設(shè)計和優(yōu)化。
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VPItoolkit™ ML Framework插件庫可以與VPIphotonics Design Suite套件的各種仿真工具集成使用。該插件提供了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）的實現(xiàn)和設(shè)計，涵蓋多個應(yīng)用領(lǐng)域，包括光學(xué)系統(tǒng)的均衡、非線性補償、光學(xué)器件的特征描述、評估和逆向設(shè)計。這一功能*的插件使用戶能夠輕松部署定制的機器學(xué)習(xí)（ML）算法，并提供了一個基于Python的開源深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN），用戶可以立即投入使用。配備直觀易用的界面，方便用戶操作模型參數(shù)和收斂約束。VPItoolkit™ ML Framework的目的是通過收集已知的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，幫助用戶建立模型，基于已有的證據(jù)在存在不確定性的情況下進行預(yù)測。這些數(shù)據(jù)集可用于訓(xùn)練DNN模型或其他有監(jiān)督的定制模型。利用其靈活的數(shù)據(jù)提取器和模型加載器，用戶能夠輕松、無縫地操作數(shù)字、電子和光學(xué)信號。插件的設(shè)計充分考慮了多種信號類型，以滿足不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)處理需求。通過直觀且易于使用的界面，用戶可以方便地訪問深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）的超參數(shù)，從而迅速優(yōu)化模型以提高性能。同時，插件支持使用開源文件格式（HDF5）存儲大型、復(fù)雜、異構(gòu)數(shù)據(jù)，進一步增強了其靈活性和適用性。下面是兩個典型仿真示例及結(jié)果：
在短距離應(yīng)用中基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）的NRZ 和 PAM4 信號均衡
圖1是系統(tǒng)原理圖。在左側(cè)，有NRZ 發(fā)射機、Mach-Zehnder 調(diào)制器等模塊，信號通過光纖到達右側(cè)接收端，并經(jīng)過模擬到數(shù)字轉(zhuǎn)換，產(chǎn)生一個輸出。VPItoolkit™ ML Framework的工作原理是通過插入數(shù)字數(shù)據(jù)提取器，輸入為理想的位流，輸出為通過系統(tǒng)后產(chǎn)生的偏斜信號，輸入-輸出對被加載到深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型算法中，用戶可以在軟件中設(shè)置深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）的超參數(shù)，包括 DNN 模型中的層數(shù)、神經(jīng)元數(shù)量以及用于收斂的周期數(shù)。大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集被輸入算法以定義模型，用于信號均衡，通過DNN對系統(tǒng)輸出進行調(diào)整以逼近理想的輸入信號。圖2展示了仿真結(jié)果，原始序列以藍色表示，經(jīng)過DNN均衡后的輸出位流為紅色。輸出與原始信號高度接近，驗證了該模型的有效性。這種方法同樣適用于相干系統(tǒng)。該示例在數(shù)字信號處理（DSP）中輕松插入數(shù)字數(shù)據(jù)提取器和模型加載器，以支持 DNN與現(xiàn)代基準(zhǔn) DSP 算法進行有效集成，實現(xiàn)了端到端的性能仿真。用戶可通過該功能全面了解均衡效果，并在需要時進行優(yōu)化。值得注意的是，模型不受特定信號格式的限制，對任何調(diào)制格式（m QAM、m PAM、OFDM 等）透明，具有廣泛的適用性。為了幫助用戶更好地理解和應(yīng)用這一示例，VPIphotonics提供了詳盡的 NRZ 和 PAM4 演示Demo，逐步指導(dǎo)用戶如何設(shè)置原理圖和用例。
DNN用于特定的放大器設(shè)計中的
特性和性能參數(shù)表征
圖3為鑒定具有 4 個輸入的 2 級 EDFA 的原理圖，四路信號復(fù)用后作為輸入，信號通過光纖放大器后收集輸入和輸出來訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。圖4通過比較仿真的EDFA模型（綠線）和DNN模型（藍線），可以看出，與物理模型不同，利用DNN模型能夠在模擬環(huán)境中探索不同的配置，而無需在實驗室中冒損壞物理設(shè)備的風(fēng)險。VPItoolkit™ ML Framework插件庫還有更多應(yīng)用場景，如光纖非線性補償、優(yōu)化系統(tǒng)參數(shù)和估算傳輸質(zhì)量等，極大方便了大型數(shù)據(jù)集的收集和存儲，無需編碼可以輕松訪問 DNN 超參數(shù)，并且無縫集成到現(xiàn)有的 VPIphotonics Design Suite中。
