Hologramme zum Einsatz in Reservoir Computing Systemen

Reservoir Computing (RC) stellt einen neuartigen Ansatz für die effiziente Umsetzung rekurrenter neuronaler Netzwerke dar und zeichnet sich durch neuromorphe, hirn-ähnliche Verbindungen einzelner Elemente des Netzwerks aus. Dabei wird das Eingangssignal auf einen höher dimensionalen Raum durch die Dynamik nichtlinearer Systeme (Reservoir) abgebildet. RC-Systeme werden immer öfter für Zeitreihen-Analyse sowie für die Vorhersage chaotischer Systeme, wie Wetter oder Finanzmärkte, eingesetzt. Wesentlicher Vorteil dieses Computing-Paradigmas ist energie-effizientere Durchführung der Rechenoperationen u.a. mittels Verwendung verschiedener physikalischer Effekte. In den letzten Jahren haben vor allem photonische Reservoire ein großes Potential für RC gezeigt, u.a. für die Anwendung in den Bereichen der Bild- und Videoerkennung. In diesem Beitrag demonstrieren wir die Realisierung eines Reservoirs mit Hilfe von Volumenholographie. Wir stellen den Prozess für die Herstellung eines solchen holographischen Reservoir vor, zeigen welche nichtlinearen Eigenschaften der Volumenhologramme für RC verwendet werden und schildern Potential für die Weiterentwicklung der holographischen Reservoire. 124 onale Netze