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Optical Full Adder Based on Integrated Diffractive Neural Network

Chenchen Deng, Yilong Wang, Guangpu Li, Jiyuan Zheng, Yu Liu, Chao Wang, Yuyan Wang, Yuchen Guo, Jingtao Fan, Qingyang Du, Shaoliang Yu

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Le résumé fourni par la source

Light has been intensively investigated as a computing medium due to its high-speed propagation and large operation bandwidth. Since the invention of the first laser in 1960, the development of optical computing technologies has presented both challenges and opportunities. Recent advances in artificial intelligence over the past decade have opened up new horizons for optical computing applications. This study presents an end-to-end truth table direct mapping approach using on-chip deep diffractive neural network (D2NN) technology to achieve highly parallel optical logic operations. To enable precise logical operations, we propose an on-chip nonlinear solution leveraging the similarity between the hyperbolic tangent (tanh) function and reverse saturable absorption characteristics of quantum dots. We design and demonstrate a 4-bit on-chip D2NN full adder circuit. The simulation results show that the proposed architecture achieves 100% accuracy for 4-bit full adders across the entire dataset.

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Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref: Optical Full Adder Based on Integrated Diffractive Neural Network
Date Crossref: 04/06/2025
Éditeur: MDPI AG
Type: journal-article

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Où se fait cette recherche

Beijing National Research Center for Information Science and Technology pays non établi dans la notice
Structure de recherche
Tsinghua University Beijing National Research Center for Information Science and Technology pays non établi dans la notice
Université ou école supérieure
Zhejiang Lab pays non établi dans la notice
Structure de recherche

Beijing National Research Center for Information Science and Technology, Beijing National Research Center for Information Science and Technology — Tsinghua University et Zhejiang Lab.

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