- 摘要: 光子芯片彻底改变了数据密集型的技术。这种情况可以单独发生，也可以与传统的电子电路一起发生。这种激光驱动的设备以光速发送和处理信息，因此它们成为人工智能中数据需求巨大的应用程序的潜在解决方案。
光在一块没有图案的半导体晶圆上产生一个计算网络。Feng实验室团队的成就允许在没有光刻蚀刻的情况下进行片上处理，这意味着人工智能应用的制造成本更低、更容易、精度更高。图片来源:宾夕法尼亚大学工程与应用科学学院
光子电路不仅速度惊人，而且使用的能量比电子电路要少得多。
电子的运动通过硬件相对较慢，从而与其他粒子碰撞并产生热量，而光子在不损失能量的情况运动，不产生热量。
电子学和光子学利用孤立的科学领域，并利用了不同的结构。然而，两者都依赖于光刻技术来指定它们的电路元件并按顺序连接它们。
虽然光子芯片不能利用电子芯片不断收缩和分层的沟槽中的晶体管，但它们复杂的光刻图案引导激光束通过一个相干电路来开发一个光子网络，从而可以执行计算算法。
如今，美国宾夕法尼亚大学工程与应用科学学院的科学家们首次制造出了一种光子设备，该设备能够在没有光刻技术的情况下，提供可编程的芯片信息处理。这有助于提高光子的速度，从而为人工智能应用提供出色的灵活性和精度。
该器件具有空间分布的光增益和光损耗，实现了无与伦比的光控制。激光将光直接投射到半导体晶圆上，而不需要特定的光刻路径。
材料科学与工程系(MSE)和电气系统与工程系(ESE)的梁峰教授、博士生吴天伟(MSE)、博士后高子河(Zihe Gao)和马可·梅纳里尼(Marco Menarini)在《自然光子学》杂志最近发表的一项研究中介绍了这种微芯片。
由于硅基电子系统的出现，计算领域发生了变化。然而，它们有明显的局限性:它们处理信号的速度很慢，通过数据串行而不是博士后高子河(Zihe Gao)和马可·梅纳里尼并行的方式工作，并且只能在一定程度上小型化。光子学被认为是最有希望的替代方案之一，因为它有潜力克服所有这些缺点。
宾夕法尼亚大学材料科学与工程系和电气系统与工程系的梁峰教授表示：“但是，用于机器学习应用的光子芯片面临着复杂制作方法的障碍:光刻图案是固定的，可重新编程能力有限，容易出错或损坏，而且价格昂贵。”
liang feng 教授
冯补充说:“通过消除对光刻的需求，我们正在研究一种新的方案。我们的芯片克服了这些障碍，并提供了更高的精度和最终的可重构性，消除了预定义特征中的各种限制。”
这些芯片已被证明是适应性强的数据处理设备，无需光刻技术。这是因为模式不是预先定义和蚀刻的，并且该设备在本质上上没有缺陷。也许，由于没有光刻技术，微芯片的可编程性令人印象深刻，无论任务简单(输入少，数据集小)还是复杂(输入多，数据集大)，都能定制其激光铸造图案以获得最佳性能。
换句话说，这种设备的简约或复杂是一种有生命的东西，它的适应性是任何蚀刻微芯片都无法做到的。
宾夕法尼亚大学工程与应用科学学院的吴天伟说：“我们这里有一些非常简单的东西，可以很快地构建和使用它。我们可以很容易地把它和经典电子学结合起来。可以对它进行重新编程，动态更改激光模式，以实现实时的可重构计算，用于人工智能网络的芯片上训练。”
这个装置是一块普通的半导体板，再简单不过了。研究小组将激光投射到动态可编程模式中，以重新配置光子信息处理器的计算功能，这一创新的关键是对平板材料特性的操纵。
这种最终的可重构性被认为对人工智能和实时机器学习至关重要。
宾夕法尼亚大学工程与应用科学学院的博士后研究院马可·梅纳里尼说：“有趣的部分是我们如何控制光线。传统的光子芯片是基于无源材料的技术，这意味着它的材料散射光，来回反射。我们的材料是活跃的，泵浦光束改变了材料，使得信号光束到达时，可以释放能量并增加信号的振幅。”
高天伟补充说: “这种活跃的性质是这门科学的关键，也是实现我们的无光刻技术所需要的解决方案。我们可以用它来改变光信号的路径，并在芯片上编写光信息处理程序。”
梁峰教授把这种技术比作一种艺术工具，一种在空白页上画画的笔。
高天伟说：“我们取得的成果是完全相同的：泵浦光是我们在一块无图案的半导体晶圆上绘制光子计算网络的笔。”
但不同于不可磨灭的墨水线，这样的光束可以绘制和重新绘制，它们的图案描绘了无数条通往未来的道路。
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