VPIphotonics推出VPItoolkit™ ML Framework插件庫，助力光學系統設計與深度學習優化
點擊次數：1235 更新時間：2023-12-29
隨著科技的不斷進步，機器學習（ML）和深度神經網絡（DNN）等人工智能領域的技術逐漸成為科學和工程領域中不可或缺的重要工具。這些技術不僅在傳統的計算機科學領域發揮作用，也在光學仿真和設計中嶄露頭角。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習和深度神經網絡的應用支持，助力光學系統和器件的設計和優化。
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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網絡（DNN）的實現和設計，涵蓋多個應用領域，包括光學系統的均衡、非線性補償、光學器件的特征描述、評估和逆向設計。這一功能強大的插件使用戶能夠輕松部署定制的機器學習（ML）算法，并提供了一個基于Python的開源深度神經網絡（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和收斂約束。VPItoolkit™ ML Framework的目的是通過收集已知的訓練數據集，幫助用戶建立模型，基于已有的證據在存在不確定性的情況下進行預測。這些數據集可用于訓練DNN模型或其他有監督的定制模型。利用其靈活的數據提取器和模型加載器，用戶能夠輕松、無縫地操作數字、電子和光學信號。插件的設計充分考慮了多種信號類型，以滿足不同領域的數據處理需求。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網絡（DNN）的超參數，從而迅速優化模型以提高性能。同時，插件支持使用開源文件格式（HDF5）存儲大型、復雜、異構數據，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果：
在短距離應用中基于深度神經網絡（DNN）的NRZ 和 PAM4 信號均衡
圖1是系統原理圖。在左側，有NRZ 發射機、Mach-Zehnder 調制器等模塊，信號通過光纖到達右側接收端，并經過模擬到數字轉換，產生一個輸出。VPItoolkit™ ML Framework的工作原理是通過插入數字數據提取器，輸入為理想的位流，輸出為通過系統后產生的偏斜信號，輸入-輸出對被加載到深度神經網絡模型算法中，用戶可以在軟件中設置深度神經網絡（DNN）的超參數，包括 DNN 模型中的層數、神經元數量以及用于收斂的周期數。大量的訓練數據集被輸入算法以定義模型，用于信號均衡，通過DNN對系統輸出進行調整以逼近理想的輸入信號。圖2展示了仿真結果，原始序列以藍色表示，經過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。該示例在數字信號處理（DSP）中輕松插入數字數據提取器和模型加載器，以支持 DNN與現代基準 DSP 算法進行有效集成，實現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，并在需要時進行優化。值得注意的是，模型不受特定信號格式的限制，對任何調制格式（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用這一示例，VPIphotonics提供了詳盡的 NRZ 和 PAM4 演示Demo，逐步指導用戶如何設置原理圖和用例。
DNN用于特定的放大器設計中的
特性和性能參數表征
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練深度神經網絡模型。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模型能夠在模擬環境中探索不同的配置，而無需在實驗室中冒損壞物理設備的風險。VPItoolkit™ ML Framework插件庫還有更多應用場景，如光纖非線性補償、優化系統參數和估算傳輸質量等，極大方便了大型數據集的收集和存儲，無需編碼可以輕松訪問 DNN 超參數，并且無縫集成到現有的 VPIphotonics Design Suite中。
