数据量大的技术已经被光子芯片彻底改变。这发生在它们自己身上或与传统的电子电路联合。这种以激光为动力的设备以光速发送和处理信息，从而使它们成为人工智能的数据密集型应用的潜在解决方案。

光在一块没有图案的半导体晶圆上创建了一个计算网络。冯实验室团队的成就允许在没有光刻蚀的情况下进行片上处理，标志着更便宜和更容易的制造，以及人工智能应用的卓越精度。图片来源：宾夕法尼亚大学工程与应用科学学院

除了其令人难以置信的速度，光子电路使用的能量也比电子电路少得多。

电子的运动通过硬件相对缓慢，从而与其他粒子碰撞并产生热量，而光子的流动不会失去能量，不会产生热量。

电子学和光子学借鉴了孤立的科学领域，利用了不同的建筑结构。然而，两者都依赖光刻技术来指定它们的电路元件并将它们按顺序连接起来。

虽然光子芯片未能利用居住在电子芯片不断缩小和分层的凹槽中的晶体管，但其复杂的平版印刷图案通过一个相干的电路引导激光束，以开发一个可以使计算算法得到执行的光子网络。

现在，宾夕法尼亚大学工程与应用科学学院的科学家们首次制成了一种光子设备，在没有光刻技术的情况下提供可编程的片上信息处理。这有助于为人工智能应用提供光子学的速度，并通过出色的灵活性和精确度来增强。

该装置包括空间分布的光学增益和损耗，从而获得了对光的无以伦比的控制。激光在半导体晶圆上即时投射光线，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）的教授梁峰与博士生吴天伟（MSE）以及博士后高子和和Marco Menarini（ESE）一起，在《自然-光子学》杂志最近报道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，计算领域已经被改变。然而，它们有明显的局限性：它们处理信号的速度很慢，它们通过数据串行工作，而不是以并行的方式，而且它们只能在一定程度上被小型化。光子学被认为是最有希望的替代品之一，因为它有可能克服所有这些缺点。

但是，用于机器学习应用的光子芯片面临着复杂的制造过程的障碍，其中光刻图案是固定的，可重新编程的能力有限，容易出错或损坏，而且价格昂贵。---冯亮，宾夕法尼亚大学工程与应用科学学院材料科学与工程系和电气系统与工程系教授

Feng补充说："通过消除对光刻技术的需求，我们正在创造一个新的模式。我们的芯片克服了这些障碍，鉴于消除了预定义特征的各种限制，提供了更好的精确度和最终的可重构性"。

这些芯片已被证明是无需光刻技术的可适应的数据处理大国。这是因为图案不是预先定义和蚀刻的，而且设备没有内在的缺陷。也许，缺乏光刻技术使得微芯片具有令人印象深刻的可重复编程性，能够定制其激光铸造的图案以获得最大的性能，无论是简单的任务（少数输入，小数据集）还是复杂的任务（许多输入，大数据集）。

换句话说，该设备的最小化或复杂化是一种有生命的东西，其适应性是任何蚀刻的微芯片都无法做到的。

我们在这里拥有的是令人难以置信的简单的东西。我们可以非常迅速地建造和使用它。我们可以很容易地将它与经典的电子器件集成。我们可以对它进行重新编程，在飞行中改变激光模式，以实现实时可重构计算，用于人工智能网络的片上训练。---吴天伟，宾夕法尼亚大学工程与应用科学学院博士生

一块不大的半导体板，这个装置再简单不过了。操纵板块的材料特性是研究小组创新的关键，即把激光投射到动态可编程的模式中，以重新配置光子信息处理器的计算功能。

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。

有趣的部分是我们如何控制光。传统的光子芯片是基于被动材料的技术，这意味着它的材料会散射光线，使其来回反弹。我们的材料是主动的。泵送光束修改了材料，这样当信号束到达时，它可以释放能量并增加信号的振幅。---宾夕法尼亚大学工程与应用科学学院博士后研究员Marco Menarini

Gao补充说："这种活性性质是这一科学的关键，也是实现我们的无光刻技术所需的解决方案。我们可以用它来重新安排光信号，并在芯片上对光信息处理进行编程。"

冯将该技术比作一种艺术工具，即在白纸上画图的笔。

Gao说："我们所实现的是完全相同的：泵浦光是我们的笔，在一块没有图案的半导体晶片（空白页）上绘制光子计算网络（图片）"。

但与不可磨灭的墨线不同，这样的光束可以被绘制和重绘，它们的图案描画出无数条通往未来的路径。

参考资料

Wu, T., et al. (2023) Lithography-free reconfigurable integrated photonic processor. Nature Photonics. doi.org/10.1038/s41566-023-01205-0.