微环共振器是时间延迟光子储层计算的有希望的设备，通过数值分析我们发现不同物理效应对于数据预测准确性的影响，研究结果揭示了三个区域，这些区域定义了线性到非线性的腔体转变，其中一个区域在输入功率和光源与微环谐振频差之间表现出较低的预测误差，这项研究为改进时间延迟储层计算的预测表现提供了设计微环共振器和优化其物理特性的见解。

Oct, 2023

通过使用硅微环共振器中的非线性效应，如自由载流子色散和热光效应，将信息映射到更高的维度空间，并通过添加外部波导实现具有增强记忆的延时非线性光子储存器 (TDRC)。在 TDRC 中，非线性效应取决于物理特性，而非线性动态的正确量化有利于实现最佳性能。因此，我们以时间常数和热效应为函数来量化基于微环的 TDRC 方案的非线性和线性内存容量，并分析了 TDRC 动态生成的参数空间，以确定满足传统 RC 任务的输入信号功率和频率偏移范围。

Jun, 2024

我们通过数值计算证明了一种基于微环的时延储存计算方案，能够同时解决涉及时间序列预测、分类和无线信道均衡的三个任务，在多波长复用信道上实现了优化功率和频率失调的最新性能。

Oct, 2023

我们通过数值模拟展示了一种基于硅添加 - 删除微环的储备计算方案，该方案结合了并行延迟输入和波分复用。该方案在不需要外部光学反馈的情况下，能够成功地解决如时间序列预测等对内存要求较高的任务，并表现出良好的性能。

Dec, 2023

通过利用复杂的非线性光学处理器，利用光学计算实现简化的机器学习模型来进行图像分类。

Aug, 2022

光子集成电路在光计算领域发挥着重要作用，光信号的特性使其相比数字对应物具有更快速和更高效率的运算能力。然而，热串扰等确定性现象使得精确程序化光芯片编程成为一项具有挑战性的任务。本研究训练和实验评估了三种模型，结合不同程度的物理直觉，以预测可编程光子网格中不同位置的热串扰效应。我们通过芯片中的微环谐振器功率谱中的谐振波长漂移量来量化热串扰效应，实现建模误差小于 0.5 pm。通过补偿串扰引起的波长漂移，我们对模型进行了实验验证。最后，我们通过利用该模型预测和补偿未经训练的芯片部分的热串扰效应来评估其泛化能力，显示均方根误差小于 2.0 pm。

Mar, 2024

本文研究毫米波带宽的天线阵列的强化学习优化，通过仿真和实验验证了所提出的算法的有效性和鲁棒性。

Apr, 2023

通过使用光电装置验证了一种最近提出的储层计算优化技术的实验。储层计算是一种强大的信号处理应用框架，而高效优化方法的发展仍是一个关键挑战。我们的技术仅利用输入信号的延迟版本来识别储层的最佳操作区域，简化了传统耗时的超参数调整任务。我们验证了这种方法在不同基准任务和储层操作条件下的有效性。

Jan, 2024

使用深度时滞水库计算的方法，通过分析条件 Lyapunov 指数和系统到分岔点的距离，调节线性和非线性记忆容量的分布，得出了高非线性或长时间线性记忆容量的系统设计。

Jun, 2020

利用新的微磁模拟软件 Magnum.np，通过引入一个简单的神经网络中间层以及使用散射区域的自旋波导，我们在已有的环状自振装置的基础上构建了物理储层计算机，展示出与传统密集神经网络相当或更好的性能，适用于处理不同类型输入的各种真实数据集。

Apr, 2024