Tổng quan luận án

Tính cấp thiết và khoảng trống nghiên cứu

Trong thời đại bùng nổ thông tin và Internet, nhu cầu lưu trữ, xử lý và truyền dẫn dữ liệu số gia tăng nhanh chóng với tốc độ ước tính trung bình 40% mỗi năm, trong đó dữ liệu hình ảnh và video chiếm khoảng 90% tổng dung lượng dữ liệu mạng. Xử lý ảnh số truyền thống dựa trên các bộ xử lý điện tử (CPU, GPU, ASIC, FPGA) và kiến trúc máy tính Von Neumann đang phải đối mặt với các giới hạn vật lý nghiêm trọng:

  • Giới hạn về tốc độ truyền dẫn và tần số xung nhịp điện tử.
  • Băng thông dữ liệu bị nghẽn tại giao tiếp giữa cảm biến hình ảnh (CCD, CMOS) và khối xử lý trung tâm (ví dụ: cảm biến 1 megapixel ở tốc độ 30 fps đòi hỏi băng thông trên 0,5 Gbps).
  • Tốc độ đọc khung hình của mảng cảm biến điện tử bị giới hạn ở mức vài MHz, thời gian nạp và phơi sáng pixel dẫn đến hiện tượng nhòe ảnh khi chụp đối tượng chuyển động nhanh.
  • Tiêu thụ năng lượng cao, trong đó các tác vụ thị giác máy tính và mạng nơ-ron nhân tạo có thể chiếm trên 50% tổng năng lượng tiêu thụ của các hệ thống nhúng.

Xử lý ảnh trực tiếp trong miền quang (quang tử tích hợp) mang lại nhiều ưu điểm: xử lý dữ liệu với tốc độ ánh sáng, độ trễ cực thấp, tiêu thụ năng lượng thấp và khả năng tính toán song song tự nhiên. Tuy nhiên, các kỹ thuật xử lý quang truyền thống sử dụng linh kiện rời rạc, quang sợi hoặc thấu kính cồng kềnh, không thể tích hợp lên vi mạch quy mô lớn. Một số nghiên cứu vi mạch quang gần đây chủ yếu dựa vào cấu trúc bộ ghép có hướng (directional couplers), vốn có nhược điểm là kích thước lớn, độ suy hao cao, dung sai chế tạo hẹp và rất nhạy cảm với sự thay đổi của bước sóng.

Khoảng trống nghiên cứu đặt ra là: Cần thiết kế các cấu trúc vi mạch quang tử tích hợp mới dựa trên giao thoa đa mode (MMI - Multimode Interference) và cấu trúc vi cộng hưởng (MRR) kết hợp vật liệu graphene trên nền tảng silicon/Si3N4 tương thích với công nghệ vi mạch CMOS. Các cấu trúc này nhằm thực hiện trực tiếp các phép biến đổi ảnh (phục vụ nén dữ liệu) và các phép toán nhân ma trận - vectơ quang (phục vụ mạng nơ-ron nhân chập trong tách biên và nhận dạng ảnh) mà không cần chuyển đổi trung gian qua lại giữa miền quang và miền điện (OEO).

Mục tiêu nghiên cứu của luận án

Luận án xác định 2 mục tiêu chính:

  1. Thiết kế được các bộ biến đổi toàn quang tích hợp (Haar - DHT, Cosine - DCT, Karhunen–Loève - KLT) ứng dụng trong nén dữ liệu ảnh, bảo đảm kích thước nhỏ gọn, suy hao thấp, băng thông lớn và độ chính xác cao.
  2. Thiết kế được hệ thống mạng nơ-ron quang tích hợp khả trình ứng dụng cho bài toán tách biên và nhận dạng ảnh trực tiếp trong miền quang.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

  • Đối tượng nghiên cứu: Các bộ biến đổi tín hiệu trong miền toàn quang; cấu trúc vi mạch quang tử tích hợp (MMI, MRR, MZI, ống dẫn sóng graphene); mạng nơ-ron quang tử tích hợp; các kỹ thuật xử lý ảnh (nén ảnh có tổn hao, tách biên ảnh, nhận dạng ảnh).
  • Phạm vi nghiên cứu:
    • Về nền tảng phần cứng: Nghiên cứu thiết kế cấu trúc quang tích hợp trên vật liệu Si3N4 tương thích công nghệ chế tạo vi mạch CMOS.
    • Về miền bước sóng: Hoạt động trong dải ánh sáng nhìn thấy tương ứng với các màu Đỏ - Xanh lục - Lam (RGB).
    • Về dữ liệu thử nghiệm: Áp dụng các thuật toán nén trên các khối ma trận ảnh chuẩn; thực thi tách biên ảnh với các toán tử Roberts, Sobel, Prewitt; thực nghiệm mô phỏng nhận dạng trên tập cơ sở dữ liệu chữ số viết tay MNIST.

Tổng quan tài liệu và vị trí của luận án

Các hướng nghiên cứu trong nước và quốc tế

Luận án đã tổng hợp tình hình nghiên cứu liên quan đến xử lý tín hiệu quang, mạch quang tích hợp và mạng nơ-ron quang:

  1. Các nghiên cứu trong nước:

    • Nhóm nghiên cứu của PGS. Nguyễn Hoàng Hải (Đại học Bách Khoa Hà Nội) và các cộng sự (Yoshinori Namihira, Shubi Kaijage, Feroza Begum, S. Abdur Razzak, 2009): Tập trung nghiên cứu, thiết kế các loại sợi quang tinh thể bù tán sắc ("Dispersion Compensating Square Photonic Crystal Fiber for Optical Communication Systems" và "Broadband Nearly-Zero Ultra-Flattened Dispersion Single Mode Index Guiding Holey Fiber") ứng dụng trong mạng truyền thông quang.
    • Luận án tiến sĩ của tác giả Hoàng Thu Trang dưới sự hướng dẫn của PGS. Ngô Quang Minh (2020): Nghiên cứu thiết kế cấu trúc tinh thể quang tử 1D và 2D ứng dụng cho linh kiện quang lưỡng trạng thái ổn định.
    • Nhóm nghiên cứu của PGS.TS. Lê Trung Thành (Đại học Quốc gia Hà Nội) và cộng sự (2012): Công bố các kết quả nghiên cứu nền tảng về mạch xử lý tín hiệu toàn quang dựa trên cấu trúc giao thoa đa mode trên ống dẫn sóng Silicon ("All-Optical Signal Processing Circuits Using Multimode Interference Structures on Silicon Waveguides") và thiết kế các bộ biến đổi tín hiệu quang trên nền Silicon-on-Insulator ("The Design of Optical Signal Transforms Based on Planar Waveguides on a Silicon on Insulator Platform").

  2. Các nghiên cứu quốc tế:

    • Giorgia Parca, Pedro Teixeira, António Teixeira (2012): Đề xuất hệ thống tích hợp toàn quang cho biến đổi Wavelet 2D và nén dữ liệu quang ("All-Optical Integrated System for 2D Data Wavelet Transform and Compression"), xử lý ảnh 3D.
    • L. Teixeira và cộng sự (2014): Công bố nghiên cứu "All-Optical image processing based on Integrated Optics", thiết kế thiết bị biến đổi sóng Haar toàn quang ứng dụng DWT trên mạch quang tích hợp.
    • Shen và các nhà khoa học tại MIT, Stanford (2017): Thiết kế mạng nơ-ron toàn quang cho học sâu sử dụng mảng 56 giao thoa kế Mach-Zehnder (MZI) và 213 bộ dịch pha, đạt độ chính xác 76,7% trong nhận dạng nguyên âm và 95% trên tập dữ liệu MNIST (với hàm kích hoạt thực hiện trong miền điện).
    • Tait và cộng sự (2014): Đề xuất phương pháp "quảng bá và trọng lượng" (broadcast-weight) để thực hiện phép toán nhân và cộng tích lũy (MAC) ma trận quang.
    • Yang và cộng sự, Feldmann và cộng sự, Ma và cộng sự: Phát triển các kiến trúc mạng nơ-ron quang dựa trên vi cộng hưởng nối tiếp, bộ ghép suy giảm thanh ngang và vật liệu thay đổi pha (PCM) kết hợp ghép kênh theo bước sóng (WDM).
    • Đại học Rice và Đại học Cornell (2016): Lần đầu tích hợp hệ thống mạng nơ-ron nhân chập quang trực tiếp với cảm biến camera Angle Sensitive Pixels (ASP) để xử lý ảnh tại cảm biến.

Khoảng trống luận án lựa chọn giải quyết

Các công trình trước đây tồn tại một số hạn chế: cấu trúc sử dụng sợi quang hoặc quang học rời rạc không thể tích hợp on-chip; các thiết kế dùng bộ ghép có hướng đòi hỏi khoảng cách giữa các ống dẫn sóng cực kỳ chính xác, dung sai chế tạo rất nhỏ, khó điều khiển hệ số ghép và kích thước linh kiện lớn; các kiến trúc mạng nơ-ron WDM thường yêu cầu hệ thống điều khiển phản hồi phức tạp và chỉ hoạt động với trọng số dương. Luận án giải quyết khoảng trống này bằng cách đề xuất các cấu trúc biến đổi ảnh và nơ-ron quang tích hợp sử dụng hoàn toàn bộ ghép giao thoa đa mode (MMI) kết hợp cấu trúc vi cộng hưởng (MRR) điều khiển bằng graphene, cho phép thu nhỏ diện tích, giảm suy hao, mở rộng băng thông và nâng cao độ chính xác.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Cơ sở lý thuyết và khung phân tích

  • Lý thuyết tự tạo ảnh trong ống dẫn sóng giao thoa đa mode (MMI): Dựa trên phương pháp phân tích truyền mode (Mode Propagation Analysis - MPA). Trường quang tại vị trí $z = L$ trong ống dẫn sóng đa mode có độ rộng $W_{MMI}$ được xác định qua biểu thức: $$\psi(y, z = L) = \exp(-j\beta_0 L) \sum_{\nu=0}^{M-1} c_\nu \psi_\nu(y) \exp\left[ j \frac{\nu(\nu+2)\pi}{3 L_\pi} L \right]$$ Trong đó $c_\nu$ là hệ số kích thích mode thứ $\nu$, $L_\pi \approx \frac{4 n_f W_e^2}{3\lambda}$ là chiều dài phách của hai mode bậc thấp nhất, $n_f$ là chiết suất lõi và $W_e$ là độ rộng hiệu dụng của ống dẫn sóng.
+-------------------------------------------------------------------------------+
| BẢNG KÝ HIỆU VÀ THUẬT NGỮ TOÁN HỌC TRONG LUẬN ÁN                              |
+-------------------+-----------------------------------------------------------+
| Ký hiệu / Thuật ngữ| Ý nghĩa vật lý / Định nghĩa                                |
+-------------------+-----------------------------------------------------------+
| x_i, x(i, j)      | Dữ liệu pixel ảnh đầu vào                                 |
| w_i, w_{ij}       | Trọng số nơ-ron / Hệ số bộ lọc nhân chập (Kernel)         |
| b                 | Hằng số bias của nơ-ron                                   |
| L_\pi             | Chiều dài phách của bộ MMI                                |
| W_{MMI}, L_{MMI}  | Độ rộng và chiều dài của bộ MMI                           |
| \lambda, n_{eff}  | Bước sóng ánh sáng và chiết suất hiệu dụng                |
| T_p, T_d          | Công suất chuẩn hóa tại cổng Pass và cổng Drop            |
| V_g               | Điện áp cổng đặt vào lớp graphene                         |
| \phi              | Pha của tín hiệu quang                                    |
| \alpha            | Hệ số suy hao ống dẫn sóng / Tốc độ học của nơ-ron        |
| R                 | Bán kính vòng vi cộng hưởng (MRR)                         |
| a_{ij}, \phi_{ij} | Biên độ phức và pha của phần tử ma trận MMI               |
| M_{DCT}, M_{DST}  | Ma trận biến đổi Cosine và Sine rời rạc                   |
| CR                | Tỷ lệ nén dữ liệu (Compressed Ratio)                      |
| MSE               | Sai số bình phương trung bình (Mean Square Error)         |
| PSNR              | Tỷ số tín hiệu trên tạp âm đỉnh (Peak Signal to Noise)    |
+-------------------+-----------------------------------------------------------+
  • Lý thuyết mạng nơ-ron nhân tạo và nơ-ron quang:
    • Mô hình toán học nơ-ron: $O = f\left(\sum_{i=1}^N w_i x_i + b\right)$, với $f$ là hàm kích hoạt (ReLU, ELU, Sigmoid, Softmax).
    • Cập nhật trọng số theo thuật toán học: $w_i = w_i + \alpha (O_t - O) x_i$.
    • Mạng nơ-ron tích chập (CNN): Sử dụng các lớp nhân chập trượt bộ lọc kernel kích thước $n \times n$ (như $3 \times 3$) trên ảnh để trích xuất đặc trưng và lớp gộp (pooling) để giảm số chiều.
    • Cấu trúc giao thoa kế Mach-Zehnder (MZI): Công suất quang đầu ra tại hai cổng được xác định bởi $P_{out1} = \sin^2(\Delta\phi / 2)$ và $P_{out2} = \cos^2(\Delta\phi / 2)$.
    • Tế bào nơ-ron quang điều khiển graphene: Sự thay đổi điện áp $V_g$ điều chỉnh thế hóa trị của graphene, làm thay đổi chiết suất hiệu dụng $n_{eff}$ và suy hao của ống dẫn sóng, qua đó điều khiển hàm truyền công suất $T_p, T_d$ tại các cổng của bộ vi cộng hưởng.

Phương pháp nghiên cứu và công cụ mô phỏng

Luận án sử dụng phương pháp kết hợp phân tích giải tích toán học và mô phỏng số:

  1. Phân tích giải tích: Xây dựng ma trận truyền đạt của các bộ MMI $4 \times 4$, $6 \times 6$, vi cộng hưởng MRR và ống dẫn sóng Graphene Silicon Nitride (GSW).
  2. Mô phỏng số quang học: Giải hệ phương trình Maxwell bằng các phương pháp:
    • Miền thời gian chênh lệch hữu hạn (FDTD - Finite Difference Time Domain).
    • Mở rộng chế độ Eigen (EME - Eigen-Mode Expansion).
    • Phương pháp truyền dẫn chùm tia (BPM - Beam Propagation Method).
    • Sử dụng các phần mềm chuyên dụng công nghiệp: Omnisim (hãng Photon Design) và OptiFDTD (hãng Optiwave).
  3. Mô phỏng thuật toán xử lý ảnh và mạng nơ-ron: Lập trình bằng ngôn ngữ Python, đánh giá sai số MSE, PSNR, so sánh kết quả xử lý tách biên quang học với thư viện xử lý tín hiệu Scipy.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan về tình hình nghiên cứu

Chương 1 hệ thống hóa cơ sở lý thuyết về xử lý ảnh số, các kỹ thuật nén ảnh, biểu diễn tín hiệu ảnh trong miền quang và nguyên lý của mạng nơ-ron quang:

  • Xử lý ảnh và nén ảnh số: Phân tích các giai đoạn xử lý ảnh gồm thu nhận, nén ảnh, xử lý màu, nâng cao ảnh, tách biên và nhận dạng. Phân loại kỹ thuật nén thành nén không tổn hao (CR thấp từ 3 đến 4, ví dụ Lempel-Ziv-Welch) và nén có tổn hao (JPEG, biến đổi Haar, DCT, KLT).
  • Mã hóa biến đổi ảnh: Ảnh đầu vào kích thước $N \times N$ được chia thành các khối $n \times n$. Phép biến đổi trực giao giúp tập trung năng lượng vào các hệ số tần số thấp và loại bỏ các thành phần tần số cao không quan trọng.
  • Biểu diễn ảnh trong miền quang: Cường độ mức xám của từng pixel $(x,y)$ được biểu diễn trực tiếp bằng mức công suất hoặc cường độ quang học. Đối với ảnh 3D, sử dụng các bộ điều biến ánh sáng không gian (SLM) để điều chế biên độ và pha của chùm sáng.
  • Kiến trúc mạng nơ-ron quang: Trình bày cấu trúc Perceptron đa lớp (MLP), mạng nhân chập (CNN) và mạng hồi quy (RNN). Phân tích hai cách tiếp cận phần cứng quang tử chính gồm: mạng nơ-ron dùng bộ khuếch đại quang bán dẫn (SOA) và mạng quang đồng bộ dùng giao thoa kế MZI kết hợp bộ dịch pha.
  • Các tham số hiệu năng đánh giá:
    • Tỷ lệ nén: $CR = \frac{n_1}{n_2}$ ($n_1, n_2$ là tổng số bit của ảnh gốc và ảnh nén).
    • Sai số bình phương trung bình: $MSE = \frac{1}{M \times N} \sum_{i=1}^M \sum_{k=1}^N [f(i,k) - g(i,k)]^2$.
    • Tỷ số tín hiệu trên tạp âm đỉnh: $PSNR = 10 \log_{10}\left(\frac{255^2}{MSE}\right)$ (đơn vị dB).

Chương 2: Nén ảnh dựa vào biến đổi tín hiệu toàn quang

Chương 2 trình bày các thiết kế chi tiết, mô phỏng và đánh giá hiệu năng của các bộ biến đổi toàn quang DHT, DCT, KLT chế tạo trên vật liệu Si3N4 hoạt động trong dải sóng nhìn thấy RGB:

+-------------------------------------------------------------------------------+
| BẢNG TỔNG HỢP CÁC BỘ BIẾN ĐỔI TOÀN QUANG PHỤC VỤ NÉN ẢNH (CHƯƠNG 2)           |
+----------------------+--------------------------+-----------------------------+
| Phép biến đổi quang  | Cấu trúc phần cứng đề xuất| Đặc điểm hoạt động và vật liệu |
+----------------------+--------------------------+-----------------------------+
| Biến đổi Haar (DHT)  | Cấu trúc kết hợp MMI 2x2 | - Hoạt động trên dải sóng RGB|
|                      | và MMI 4x4               | - Nền Si3N4 tương thích CMOS|
|                      +--------------------------+ - Chia tách tần số cao/thấp |
|                      | Cấu trúc đơn MMI 6x6     | - Bảng số liệu: Bảng 2.1, 2.2|
+----------------------+--------------------------+-----------------------------+
| Biến đổi Cosine/Sine | Cấu trúc MMI 4x4         | - Thực hiện đồng thời DCT/DST|
| (DCT / DST)          |                          | - Bảng số liệu: Bảng 2.3    |
+----------------------+--------------------------+-----------------------------+
| Biến đổi Karhunen-   | Cấu trúc MMI 4x4 kết hợp | - Sử dụng ống dẫn sóng rộng |
| Loève (KLT)          | bộ dịch pha              |   để dịch pha tín hiệu       |
|                      |                          | - Hoạt động tối ưu trên RGB  |
+----------------------+--------------------------+-----------------------------+

  1. Nén ảnh sử dụng biến đổi Haar (DHT) toàn quang:

    • Đề xuất 2 phương án thiết kế phần cứng:
      • Phương án 1: Kết hợp các bộ giao thoa MMI $2 \times 2$ và MMI $4 \times 4$.
      • Phương án 2: Sử dụng một cấu trúc MMI $6 \times 6$ duy nhất, giúp tối ưu hóa diện tích tích hợp và giảm thiểu mối nối quang.
    • Mô phỏng phân bố trường quang và pha tín hiệu tại các cổng ra dọc theo chiều dài $L_{MMI}$. Tín hiệu ảnh đầu ra được phân tách thành các thành phần tần số thấp (mang năng lượng chính) và tần số cao (chi tiết).
    • Đánh giá chất lượng nén ảnh trên các ảnh mẫu chuẩn thông qua các chỉ số MSE và PSNR được tổng hợp tại Bảng 2.1 (đối với cấu trúc Haar $4 \times 4$ MMI) và Bảng 2.2 (đối với cấu trúc Haar $6 \times 6$ MMI).

  2. Nén ảnh sử dụng biến đổi Cosine (DCT) và Sine (DST) toàn quang:

    • Thiết kế bộ biến đổi DCT và DST toàn quang đồng thời trên một cấu trúc MMI $4 \times 4$.
    • Khảo sát sự phụ thuộc của công suất ra và độ dịch pha theo chiều dài bộ MMI. Phép biến đổi DCT quang học gom phần lớn năng lượng ảnh vào một số ít hệ số biến đổi tại các cổng tần số thấp.
    • Đánh giá hiệu năng khôi phục ảnh sau nén với các giá trị MSE và PSNR trình bày tại Bảng 2.3.

  3. Nén ảnh sử dụng biến đổi Karhunen–Loève (KLT) toàn quang:

    • Xây dựng cấu trúc biến đổi KLT toàn quang sử dụng bộ MMI $4 \times 4$ kết hợp các bộ dịch pha đạt được bằng cách mở rộng độ rộng của ống dẫn sóng.
    • Khảo sát phân bố công suất đầu ra tại 4 cổng trong toàn bộ dải ánh sáng nhìn thấy RGB. Kết quả cho thấy cấu trúc duy trì độ chính xác cao và suy hao thấp tại các bước sóng khác nhau.

Chương 3: Tách biên ảnh và nhận dạng ảnh sử dụng mạng nơ-ron toàn quang

Chương 3 tập trung vào thiết kế phần cứng nơ-ron quang học, đơn vị nhân chập quang tử và triển khai các ứng dụng thị giác máy tính:

  • Thiết kế bộ nhân chập quang tử (OVMM - Optical Vector Matrix Multiplication):
    • Đề xuất cấu trúc nơ-ron nhân chập mới kết hợp giữa giao thoa đa mode MMI và cấu trúc vi cộng hưởng MRR tích hợp lớp vật liệu Graphene (GSW).
    • Điều khiển trọng số $w_{ij}$ bằng cách thay đổi điện áp cổng $V_g$ đặt lên graphene, làm biến đổi chiết suất và độ suy hao, qua đó điều chỉnh công suất tại cổng Pass ($T_p$) và Drop ($T_d$) ở trạng thái đóng/ngắt (ON/OFF).
  • Tách biên ảnh sử dụng nơ-ron quang tử:
    • Xây dựng thuật toán tách biên ảnh quang học trên cùng một phần cứng OVMM, thực thi các toán tử lọc biên kinh điển: Roberts, Sobel và Prewitt.
    • Kết quả tách biên bằng phần cứng quang học được đánh giá sai số MSE và đối sánh trực tiếp với kết quả tính toán số trên phần mềm sử dụng thư viện Scipy (Hình 3.11).
  • Mạng nơ-ron quang tử cho nhận dạng ảnh:
    • Thiết kế kiến trúc mạng nơ-ron tích chập quang học (On-Chip Optical Neural Network - OONN) hoàn chỉnh với bộ điều chế vi cộng hưởng MMI.
    • Triển khai thuật toán xử lý và huấn luyện trên môi trường Python kết hợp mô hình phần cứng quang học.
    • Đánh giá trên tập dữ liệu chữ số viết tay MNIST: Phân tích đường cong học tập, so sánh độ chính xác nhận dạng và hệ số tổn hao quang học (Hình 3.17).

Kết quả và những đóng góp mới

Đóng góp mới về mặt khoa học và lý luận

  1. Thiết kế các bộ biến đổi toàn quang mới trên cấu trúc MMI: Đã nghiên cứu và thiết kế thành công các cấu trúc biến đổi tín hiệu toàn quang DHT (dùng MMI $4 \times 4$ kết hợp $2 \times 2$ và MMI $6 \times 6$ đơn khối), DCT/DST và KLT trên nền vật liệu Si3N4 tương thích với quy trình công nghệ chế tạo vi mạch CMOS hiện thời. Các cấu trúc này khắc phục được nhược điểm của bộ ghép có hướng truyền thống, đạt độ suy hao thấp, băng thông lớn và hoạt động ổn định trong dải sóng nhìn thấy RGB.
  2. Đề xuất cấu trúc nơ-ron quang tích hợp điều khiển bằng graphene: Thiết kế thành công tế bào nơ-ron nhân chập quang tử mới dựa trên sự kết hợp giữa MMI và vi cộng hưởng điều khiển bằng điện áp graphene ($V_g$), cho phép thực hiện phép nhân ma trận - vectơ quang (OVMM) với khả năng tái cấu hình trọng số linh hoạt.
+-------------------------------------------------------------------------------+
| BẢNG SO SÁNH GIẢI PHÁP PHẦN CỨNG QUANG HỌC CỦA LUẬN ÁN VỚI CÁC THIẾT KẾ TRƯỚC |
+-----------------------+-----------------------------+-------------------------+
| Đặc tính / Thông số   | Các nghiên cứu trước        | Thiết kế của luận án    |
+-----------------------+-----------------------------+-------------------------+
| Cấu trúc ghép cốt lõi | Bộ ghép có hướng            | Giao thoa đa mode (MMI) |
|                       | (Directional Coupler)       | (4x4, 6x6 đơn khối)     |
+-----------------------+-----------------------------+-------------------------+
| Kích thước & suy hao  | Kích thước lớn, suy hao cao | Nhỏ gọn, suy hao thấp   |
+-----------------------+-----------------------------+-------------------------+
| Dung sai chế tạo      | Hẹp, rất nhạy bước sóng     | Lớn, băng thông rộng    |
+-----------------------+-----------------------------+-------------------------+
| Điều khiển trọng số   | Nhiệt quang / PCM / Cơ học  | Điện áp Graphene (V_g)  |
+-----------------------+-----------------------------+-------------------------+
| Dải bước sóng áp dụng | Đơn bước sóng viễn thông    | Dải nhìn thấy RGB       |
|                       | (1550 nm)                   |                         |
+-----------------------+-----------------------------+-------------------------+
| Khả năng tích hợp     | Rời rạc, khó tích hợp CMOS  | Tương thích chuẩn CMOS  |
+-----------------------+-----------------------------+-------------------------+

Đóng góp về mặt thực tiễn và ứng dụng

  • Cung cấp giải pháp phần cứng nén ảnh toàn quang tốc độ cao, cho phép tích hợp trực tiếp vào các mô-đun camera thông minh (ASP) và hệ thống cảm biến nhúng, giảm tải khối lượng tính toán và giảm băng thông truyền dẫn về CPU/GPU.
  • Hiện thực hóa thành công các thuật toán tách biên ảnh (Roberts, Sobel, Prewitt) và phân loại ảnh chữ số viết tay MNIST trực tiếp trong miền quang, mở ra hướng phát triển cho các bộ tăng tốc phần cứng AI quang tử (Optical AI Accelerators) hiệu năng cao, tiết kiệm năng lượng.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của nghiên cứu

  • Các kết quả nghiên cứu của luận án chủ yếu dựa trên các mô hình toán học giải tích và các phương pháp mô phỏng số 3D (FDTD, BPM, EME, Python), chưa được tiến hành chế tạo thử nghiệm và đo đạc thực nghiệm vật lý trên chip thực tế do điều kiện công nghệ chế tạo vi mạch quang tử trong nước.
  • Kích thước khối biến đổi ảnh còn giới hạn ở mức ma trận $4 \times 4$ và $6 \times 6$; hàm kích hoạt phi tuyến trong mạng nơ-ron vẫn cần sự hỗ trợ xử lý từ miền điện tử hoặc mô phỏng lai.

Hướng nghiên cứu tiếp theo

  • Mở rộng thiết kế các bộ biến đổi toàn quang cho các ma trận khối kích thước lớn hơn ($8 \times 8, 16 \times 16$).
  • Nghiên cứu chế tạo mẫu thử nghiệm vật lý (fabrication) trên dây chuyền công nghệ Silicon Photonics/Si3N4 để kiểm chứng thực nghiệm các thông số suy hao, sai số pha và độ trễ.
  • Nghiên cứu hiện thực hóa hàm kích hoạt phi tuyến hoàn toàn trong miền quang (All-Optical Activation Function) sử dụng vật liệu phi tuyến hoặc graphene nhằm loại bỏ hoàn toàn giới hạn xung nhịp của các mạch điện tử phụ trợ.

Giá trị tham khảo

Luận án là tài liệu tham khảo chuyên sâu và hữu ích đối với:

  • Nghiên cứu sinh, học viên cao học và giảng viên: Thuộc các chuyên ngành Kỹ thuật máy tính, Điện tử - Viễn thông, Công nghệ thông tin, Vật lý quang tử và Khoa học máy tính.
  • Kỹ sư thiết kế phần cứng vi mạch: Các nhóm nghiên cứu phát triển vi mạch tích hợp quang tử (PIC), thiết kế hệ thống xử lý ảnh nhúng và bộ tăng tốc tính toán AI.
  • Phần nội dung có giá trị tham khảo cao:
    • Phương pháp phân tích giải tích tự tạo ảnh và thiết kế chi tiết các bộ MMI $4 \times 4, 6 \times 6$ trong Chương 2.
    • Thiết kế cấu trúc vi cộng hưởng điều khiển bằng graphene và kiến trúc ma trận nhân chập OVMM trong Chương 3.

Câu hỏi thường gặp

1. Luận án đã đề xuất và khảo sát những phép biến đổi toàn quang nào để phục vụ nén ảnh?
Luận án đã thiết kế và mô phỏng 3 loại biến đổi tín hiệu trực giao trong miền toàn quang gồm: Biến đổi Haar rời rạc (DHT), Biến đổi Cosine/Sine rời rạc (DCT/DST) và Biến đổi Karhunen–Loève (KLT).

2. Vì sao cấu trúc giao thoa đa mode (MMI) được lựa chọn để thay thế các bộ ghép có hướng truyền thống?
Cấu trúc MMI hoạt động dựa trên nguyên lý tự tạo ảnh, mang lại các ưu điểm vượt trội: kích thước linh kiện nhỏ gọn hơn, độ suy hao quang học thấp hơn, băng thông hoạt động rộng hơn, dung sai chế tạo lớn hơn và ít nhạy cảm với sự thay đổi phân cực so với bộ ghép có hướng.

3. Cơ chế điều khiển trọng số trong nơ-ron quang tử của luận án hoạt động như thế nào?
Trọng số quang học được điều khiển thông qua cấu trúc vi cộng hưởng MMI tích hợp ống dẫn sóng graphene (GSW). Bằng cách thay đổi điện áp cổng $V_g$ đặt vào graphene, chiết suất hiệu dụng và hệ số hấp thụ quang học của ống dẫn sóng thay đổi, từ đó điều chỉnh mức công suất truyền qua tại các cổng Pass ($T_p$) và Drop ($T_d$).

4. Hiệu năng nén ảnh và tách biên ảnh của các thiết kế trong luận án được đánh giá qua những chỉ số nào?
Hiệu năng nén ảnh được đánh giá thông qua Tỷ lệ nén (CR), Sai số bình phương trung bình (MSE) và Tỷ số tín hiệu trên tạp âm đỉnh (PSNR). Hiệu năng tách biên ảnh được đánh giá thông qua sai số MSE so sánh trực tiếp giữa kết quả phần cứng OVMM và hàm xử lý chuẩn của thư viện Scipy.

5. Luận án đã kiểm chứng mô hình mạng nơ-ron quang học trên bài toán nhận dạng nào?
Mạng nơ-ron quang học được mô phỏng kiểm chứng trên bài toán nhận dạng tập cơ sở dữ liệu chữ số viết tay chuẩn MNIST, đánh giá qua các đường cong học tập, độ chính xác phân loại và hệ số tổn hao quang học.

Kết luận

Luận án tiến sĩ của tác giả Bùi Thị Thùy đã giải quyết bài toán xử lý ảnh trực tiếp trong miền quang bằng cách đề xuất các cấu trúc vi mạch quang tử tích hợp mới dựa trên công nghệ MMI và vi cộng hưởng điều khiển graphene trên nền vật liệu Si3N4 tương thích CMOS. Công trình đã thiết kế thành công các bộ biến đổi toàn quang DHT, DCT, KLT cho nén dữ liệu ảnh trong dải sóng nhìn thấy RGB, đồng thời xây dựng kiến trúc nơ-ron nhân chập quang tử (OVMM) phục vụ hiệu quả cho các tác vụ tách biên ảnh và nhận dạng chữ số viết tay MNIST. Kết quả nghiên cứu đóng góp cơ sở khoa học và giải pháp kỹ thuật có giá trị cho sự phát triển của các thế hệ máy tính quang và bộ xử lý trí tuệ nhân tạo hiệu năng cao trong tương lai.