来源:澳大利亚莫纳什大学;太赫兹研发网 余郑璟博士 编译

第1步:采用恢复期自校准;第2步:关闭波长扫描激光器,输入处理信号
自校准集成宽带PIC的概念图。
资料来源:徐兴远等,《自然光子学》(2022)。DOI:10.1038/s41566-022-01020-z
一项由澳大利亚莫纳什大学和墨尔本皇家理工大学主导的研究发现了一种创建先进光子集成电路的方法,该电路在数据高速公路之间架起了桥梁,彻底改变了当前光学芯片的连接方式,并采用薄硅片取代了笨重的3D光学器件。
这项研究成果发表在《自然光子学》(Nature Photonics)杂志上,它能加速人工智能的全球发展,并提供重要的现实应用,例如:
• 更安全的无人驾驶汽车,能够即时解读周围环境
• 使人工智能能够更快速地诊断医疗状况
• 使Google Homes、Alexa和Siri等应用程序的自然语言处理速度更快
• 更小的交换机,用于重新配置承载互联网的光网络,以便更快地在需要的地方获取数据
无论是打开电视还是保持卫星正常运行,光子学(光科学)正在改变我们的生活方式。光子芯片可以将大型台式设备的处理能力转换到指甲盖大小的芯片上。
来自莫纳什大学电气与计算机系统工程系、现供职于北京邮电大学的迈克•徐(Mike Xu )博士,来自莫纳士大学电气与计算系统工程系的亚瑟•洛厄里(Arthur Lowery)教授,以及在皇家墨尔本理工大学期间进行这项研究的安迪•博斯(Andy Boes)博士,加上阿南•米切尔(Arnan Mitchell)教授与任光辉(音译)博士共同设计了该芯片,并为实验演示做好了准备。
该项目的首席研究员、莫纳什大学澳大利亚研究理事会桂冠获得者(ARC Laureate Fellow)亚瑟•洛厄里(Arthur Lowery)教授表示,这一突破补充了莫纳士大学的比尔•柯克兰(Bill Corcoran)博士之前的发现。柯克兰博士于2020年与RMIT合作,开发出了一种新的光学微通信芯片,可以通过一根光纤压缩整个NBN流量的三倍,被认为是世界上最快的源自指甲盖大小芯片上的互联网速度。
光学微通信芯片构建了高速公路的多条车道;现在,自校准芯片已经创建了入口、出口、匝道以及桥接器将它们连接起来,并允许更大的数据的传输。
“我们展示了一种自校准可编程光子滤波器芯片,具有信号处理核心和用于自校准的集成参考路径,”洛厄(Arthur Lowery)里教授解释到。
“自校准非常重要,因为它使可调谐光子集成电路在现实世界中非常有用;应用包括根据颜色将信号切换到目的地的光通信系统、非常快速的相似性计算(相关器)、用于化学或生物分析的科学仪器,甚至天文学。”
“电子技术在使用数字技术的无线电滤波器的稳定性方面也有类似的改进,这使得许多手机能够共享相同的频谱;我们的光学芯片具有类似的架构,但可以在太赫兹带宽的信号上工作。”
这一突破已经进行了三年。
未来,诸如自动驾驶汽车、远程控制采矿和医疗设备等依赖互联网的新技术将需要更快、更高的带宽。带宽的增加不仅仅是改善我们互联网所用的光纤,它还提供了多颜色、紧凑型交换器,可以向多个方向传输数据,因此可以同时向多个通道发送数据。
“这项研究是一项重大突破,我们的光子技术现在已经足够先进,可以将真正复杂的系统集成到单个芯片上。”来自InPAC的阿南•米切尔(Arnan Mitchell)教授说:“这个想法就是一个设备可以有一个芯片上的参考系统,它允许其所有组件作为一个整体来工作,这是一个技术突破,它将使我们能够通过快速重新配置承载互联网的光网络,来解决互联网的瓶颈问题,从而在最需要的地方获取数据。”
光子电路能够操纵和路由信息的光通道,但它们也可以提供一些计算能力,例如,搜索图案。模式搜索是许多应用的基础:医疗诊断、自动驾驶车辆、互联网安全、威胁识别以及搜索算法等等。
芯片的高速性、重新编程的可靠性能对新的搜索任务进行快速、准确地编程。然而,这一制造需要精确到微小波长(纳米)的程度,这是目前所面临的困难,而且极其昂贵——自校准就可以克服这个问题。
该研究的一个关键挑战是将所有光学功能集成到一个可以“插入”现有基础设施的设备上。
“我们的解决方案是在制造后校准芯片,通过使用芯片上参考系统而不是使用外部设备,就能对其进行有效的调整,”ARC桂冠得主洛厄里(Arthur Lowery)教授说。“我们利用的就是因果律,有因才有果的因果关系,这意味着通过芯片路径的光学延迟可以从强度与波长的关系中唯一推断出来,这比精确的时间延迟更容易测量。我们为芯片添加了一个强大的参考路径,并对其进行了校准。这为我们提供了‘拨号’所需的,以及功能切换所需的,或者光谱反应所需的所有设置。”
该方法是使光子芯片实用化的关键步骤。研究人员可以在一个步骤中调整芯片,使数据流从一个目的地快速、可靠地切换到另一目的地,而不是搜索类似于在旧收音机中调谐的设置。
光子芯片的可靠调谐性为其开辟了许多应用场景,例如光学相关器,它们几乎可以瞬间发现数据流中的数据模式,例如图像——这也是该小组一直在研究的对象。
“随着我们将越来越多的台式设备集成到指甲盖大小的芯片上,让它们协同工作,以实现更大尺寸时才能具备的速度与功能,这项任务会变得越来越困难。而我们就是通过创造一种足够智能的芯片来克服这一挑战,该芯片能够实现自我校准,并整合所有组件都能以一致需要的速度来工作。”来自阿德莱德大学( University of Adelaide)的安迪•伯斯(Andy Boes)补充到。