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![arxiv：2412.03206v1 [CS.ET] 2024年12月4日](/simg/g:\will\search\icon\source\a\aa6a96e88b19e56e99a1bb2ab7390398bd7b3575.webp)
arxiv：2412.03206v1 [CS.ET] 2024年12月4日
简介。对非经典硬件进行脑力启发的计算的研究已在统计中引起了人们的关注。光子平台由于可能实现高带宽，能源效率以及对光学的内在平行性1-3的可能性的可能性而表现出巨大的潜力。在我们的方法中，我们将衍射耦合（DC）1，3 - 6的概念与垂直腔表面发射激光器（VCSELS）结合在一起。DC提供了并行性，并具有高能实施神经网（NNS）的潜力。使用DC的实验实现包括组合的光电模拟计算4，衍射深NNS 3、5，相干VCSEL NNS 1和储层计算（RC）6。vcsels用于多样化的实验实现，用于神经启发的信息处理，最近出现了1、7 - 11。vc- sels可以用作光学深NN体系结构1的节点或RC实现9 - 11中的单个神经元的尖峰行为7。RC 12 - 14的概念简单性允许实施具有当前或近期技术的大规模光子NN，并是研究涉及进一步优化的更复杂方案的理想跳板。许多光子RC实现基于长外部腔体内的时间多头型的高维度15。在这些方法中，提高网络会降低处理速度。我们的方案基于外部空腔16 - 18中的DC，该腔体已证明对更多的发射器可扩展。在这里，我们提出了一种方法，该方法使用24个耦合VCSEL的网络来利用光合并行性，其中每个VCSEL都与一个储层节点相对应，从而避免了时间多路复用的速度惩罚。尽管对于单独的可寻址VCSEL，电气接触设计的局限性可防止
使用介电超表面进行定制的单元操作
过去十年，量子计算和信息处理因比经典算法具有更快的加速性能而引起了人们的广泛关注。从数学上讲，一个整体的量子操作可以看作是在构建量子网络中对输入量子比特进行的一系列幺正变换。实现量子计算的物理系统有很多，如离子阱、约瑟夫森结、氮空位中心等[1]。在这些物理系统中，线性光学方案最具吸引力，因为量子信息载体是光子，而光子可能不存在退相干[2,3]。当对输入光子进行量子计算时，基本量子比特通常由两个正交模式或两个偏振通道中的单光子来准备。为了在量子信息处理中产生所需的演化，每个相应的量子比特操作由一些简单的光学元件或它们的组合来实现，如分束器、移相器和波片[4,5]。单量子比特操作属于 U(2) 变换类，此类变换已在理论上进行了讨论，并通过这些元件的组合在实验中实现了 [2–6]。然而，使用传统线性光学元件的物理实现似乎体积庞大，难以集成到物理系统小型化，因此非常希望简化当前的光学实现。另一方面，超表面（单层或多层超材料结构）可以平坦、紧凑地实现经典光学区域中不同光学元件的小型化 [7,8]。由于在制作任何量身定制的共振超材料结构时都具有丰富的自由度，它们已经应用于需要复杂自由度的不同场景，包括全息图 [9,10]、光学平面透镜 [11,12]、斯托克斯偏振仪 [13–15] 和模拟计算 [16–18]。具体来说，超材料已用于执行信息或图像处理。通过将超材料像素化为一组离散结构，这些“数字超材料”可进一步用于执行不同的数学运算，如傅里叶变换和微分[15-22]。扩展到量子光学领域，超表面可用于替代传统的线性光学元件
自由空间光学脉冲神经网络
神经形态工程已成为开发大脑启发式计算系统的一种有前途的途径。然而，传统的基于电子人工智能的处理器经常遇到与处理速度和散热相关的挑战。作为一种替代方案，已经提出了此类处理器的光学实现，利用光的固有信息处理能力。在光学神经形态工程领域探索的各种光学神经网络 (ONN) 中，脉冲神经网络 (SNN) 在模拟人脑的计算原理方面表现出显著的成功。光学 SNN 基于事件的脉冲特性提供了低功耗操作、速度、时间处理、模拟计算和硬件效率方面的功能，这些功能很难或不可能与其他 ONN 类型相匹配。在这项工作中，我们介绍了开创性的自由空间光学深度脉冲卷积神经网络 (OSCNN)，这是一种受人眼计算模型启发的新方法。我们的 OSCNN 利用自由空间光学来提高功率效率和处理速度，同时保持模式检测的高精度。具体而言，我们的模型在初始层采用 Gabor 滤波器进行有效特征提取，并利用使用现成光学元件设计的强度到延迟转换和同步器等光学元件。OSCNN 在基准数据集（包括 MNIST、ETH80 和 Caltech）上进行了严格测试，显示出具有竞争力的分类准确性。我们的比较分析表明，OSCNN 仅消耗 1.6 W 的功率，处理速度为 2.44 毫秒，明显优于 GPU 上的传统电子 CNN，后者通常消耗 150-300 W，处理速度为 1-5 毫秒，并且与其他自由空间 ONN 相媲美。我们的贡献包括解决光学神经网络实现中的几个关键挑战。为了确保组件对准的纳米级精度，我们提出了先进的微定位系统和主动反馈控制机制。为了提高信号完整性，我们采用了高质量的光学元件、纠错算法、自适应光学和抗噪声编码方案。通过设计高速光电转换器、定制集成电路和先进的封装技术，优化了光学和电子元件的集成。此外，我们还利用高效、紧凑的半导体激光二极管，并开发了新颖的冷却策略，以最大限度地减少功耗和占地面积。
核量子对热力学，结构...
我们使用Q-tip4p/f模型对H 2 O和D 2 O进行途径分子动力学（PIMD）模拟。在P = 1 bar上进行模拟，并在包括平衡（T≥273K）和超冷（210≤t<273 K）的水中的广泛温度下进行。根据PIMD模拟计算得出的H 2 O和D 2 O的密度与平衡和超冷态的实验非常吻合。我们还特别地评估了重要的治疗性响应函数，即热膨胀系数αP（t），等热压缩性κt（t），同异含量热容量C P（t）和静态介电常数ε（t）。尽管这些特性在优秀的[αp（t）和κt（t）]或半定量协议[c p（t）和ε（t）]中，并在平衡方面进行了实验，但在冷却后，它们越来越被低估。随之而来的是，在（q-tip4p/f）水的PIMD模拟中包含核量子效应并不足以在密度，熵和电动偶极力矩时的异常大弹性中繁殖过的大型大型爆发。已经假设水可能在p> 1 bar的超冷态中表现出液 - 液体临界点（LLCP），并且这样的LLCP在1 BAR中在C P（T）和κt（t）中产生最大值。还将RPMD/PIMD模拟的结果与从Q-TIP4P/F水的经典MD模拟获得的相应结果进行了比较，其中原子由单个相互作用位点表示。与该假设一致，尤其是与实验相一致的，我们发现在q-Tip4p/f的κt（t）中，在t≈230-235k处的Q-Tip4p/f轻和重水。在C P（t）中未检测到C P（T）中的最大值。我们还可以在T≥210K中检测到diffusion coeffusion coeffusion coeffusion coeffience coeffience coefient coefient coefient coefient coefient difientient（t）t 2 ofirient difientirient（t）t 2 o和t 2 o。 Dynamics（RPMD）技术，发现计算机模拟与所研究的所有温度都非常吻合。令人惊讶的是，我们在所研究的大多数属性中发现了较小的差异，c p（t），d（t）和结构属性是唯一的（预期）例外。
Fe – N-C催化剂上还原氧反应的限速步骤是什么？
摘要：还原反应（ORR）对于各种可再生能源技术至关重要。ORR的重要催化剂是嵌入氮掺杂石墨烯（Fe-n-c）中的单个铁原子。然而，ORR在Fe-N-C上的限速步骤尚不清楚，会严重阻碍理解和改进。在这里，我们报告了所有步骤的激活能，该激活能由恒定电极电位下的缩写分子动力学模拟计算得出。与普遍认为氢化步骤限制了反应速率的普遍信念相反，我们发现限制步骤是氧分子在Fe上取代吸附水。这是通过H 2 O解吸和O 2吸附的一致运动发生的，而不会使现场裸露。有趣的是，尽管通常被认为是潜在独立的“热”过程，但屏障仍会随电极电势而减小。这可以通过更强的Fe -O 2结合和较低的Fe -H 2 O结合在较低电位上的结合而解释，因为O 2获得了电子，并且H 2 O向催化剂捐赠电子。我们的研究提供了对Fe -n -c的ORR的新见解，并突出了动力学研究在异质电化学中的重要性。■简介氧气还原反应（ORR）对于多种可再生能源技术（例如燃料电池和金属 - 空气电池）至关重要。铂是ORR表现最好的催化剂。但是，它遭受了高昂的损害，这阻碍了其商业用途。1-4为了克服这一障碍，巨大的研究工作致力于寻找PT的具有成本效益的替代催化剂。5-10最有前途的候选者之一是嵌入氮掺杂石墨烯中的单铁原子（Fe-n-c），通常在酸性条件下使用。11-18尽管对该催化剂进行了广泛的研究，但仍未清楚的步骤限制了Fe -n -n - -C上的ORR速率。缺乏此关键信息显着限制了催化剂的发展。通常建议的ORR fe -n - c的途径具有以下步骤（图1 a）： * + o 2→ * oo， * oo + h + h + + e-→ * ooh， * ooh + h + h + h + h + + e-→ * o + h 2 O，限制步骤的实验确定是具有挑战性的。另一方面，密度功能理论（DFT）提供了一种计算反应能量（包括激活能量）的方法，因此原则上可以回答有关速率步骤的问题。然而，由于系统的复杂性，很难直接计算异质电化学的激活能，这需要仔细处理溶剂化和电极电位的影响。19-29因此，大多数计算研究都根据以下假设，即最热的上坡（或最小下坡）步骤具有最高的活化能，并使用它来推断动力学。那些
Fernando CORINTO 博士
Fernando CORINTO，博士 电气工程教授 都灵理工大学 电子与电信系 Corso Duca degli Abruzzi, 24, 10129 - 都灵 - 意大利 个人简历 Fernando Corinto 分别于 2001 年和 2005 年获得都灵理工大学电子工程硕士学位和电子与通信工程博士学位。他还于 2005 年获得都灵理工大学欧洲博士学位。Corinto 教授于 2004 年荣获玛丽居里奖学金。他目前是都灵理工大学电子与电信系电气工程教授。他的研究活动主要集中在非线性动态电路和系统、复杂/神经网络和用于优化问题的忆阻器纳米技术方面。 Corinto 教授是 2 本书、7 个书籍章节和 150 多篇国际期刊和会议论文的合著者。自 2010 年以来，他担任 IEEE 高级会员。他还是 IEEE CAS 技术委员会“蜂窝纳米级网络和阵列计算”和“非线性电路和系统”的成员。Corinto 教授曾担任 IEEE 北意大利 CAS 分会的副主席。Corinto 教授于 2014-2015 年担任 IEEE 电路和系统汇刊 I 的副主编。自 2015 年 1 月以来，他还担任国际电路理论与应用杂志的编辑委员会和评论编辑。Corinto 教授曾担任 COST Action“忆阻器 - 器件、模型、电路、系统和应用 (MemoCiS)”的副主席。 Corinto 教授于 2013 年和 2017 年担任德累斯顿工业大学德累斯顿高级研究员。Corinto 教授也是慕尼黑工业大学 August-Wilhelm Scheer 客座教授和慕尼黑工业大学高等研究院成员。研究资助 1) 第 12 届科技合作执行计划（2019-2021 年）框架内研究项目“带有振荡神经元和事件驱动突触交叉开关的忆阻器脉冲神经网络用于神经形态视觉识别”的首席研究员。 2) 国家研究项目 PRIN 2007“带有动态开关忆阻器振荡器的模拟计算：理论、设备和应用（COSMO）”的首席研究员，该项目由大学及研究部（MIUR）支持。 3) COST 行动“忆阻器 - 设备、模型、电路、系统和应用（MemoCiS）”副主席http://www.cost.eu/COST_Actions/ict/Actions/IC1401。 4) 2013 - 2015年意大利共和国和韩国科技合作执行计划框架内研究项目“用于神经形态应用的基于忆阻器的混合蜂窝系统”的首席研究员。5) 2015 年法国意大利大学/意大利法国大学 (UFI/UIF) PHC Galilée 2015 项目“使用忆阻器实现复杂网络同步”研究项目的首席研究员。 6) 拉格朗日项目为期两年 (2005/7-2007/6) 研究奖学金 (由 CRT 基金会资助并在 ISI 基金会的科学监督下) 的首席研究员。 7) 2009-2011 年期间 CRT 基金会资助的“用于处理时空模式的纳米电路阵列”研究项目的首席研究员。 8) 2012-2014 年期间 CRT 基金会资助的“用于神经形态计算的局部连接混合系统”研究项目的首席研究员。