中国研究团队在集成光子芯片研究中取得重要进展

北京大学的胡小永教授与龚旗煌院士领导的“极端光学团队”，近日在集成光子芯片研究中取得了重大进展，为实现大规模、多功能和小型化的光子计算平台开辟了新道路。研究成果发表于《科学进展》杂志。

传统挑战：光子芯片的集成与功能

随着信息技术的飞速发展，对高速信息处理的需求日益增长，集成光子芯片凭借光子作为信息载体的独特优势，在高速信息处理领域扮演着重要角色。然而，传统光子芯片的两个关键挑战在于：一是难以实现多功能集成，二是芯片尺寸过大，严重限制了其集成度和计算能力的提升。例如，传统马赫-曾德干涉仪（MZ干涉仪）的特征尺寸高达100微米，这不仅阻碍了芯片的小型化，也制约了单位面积计算能力的发展。

创新突破：逆向设计与超紧凑定向耦合器

为应对这些挑战，“极端光学团队”采用逆向设计智能算法，结合伴随梯度算法与几何约束算法，成功设计并制备出了超小特征尺寸的高性能定向耦合器，尺寸仅4微米×2微米。这种新型定向耦合器替代了传统光子芯片中的多模干涉器，不仅大幅减小了芯片尺寸，还实现了超完备相移调控功能，大大提升了芯片的集成度。利用86个逆向设计的定向耦合器和91个移相器构建的集成光子芯片，其特征尺寸仅为3毫米×0.2毫米，单位面积的集成度提高了整整一个数量级。

功能拓展：量子模拟与神经网络实现

研究团队还展示了该集成光子芯片的多功能性。通过构建一维紧束缚模型，他们实现了量子模拟，演示了四种不同的拓扑相（平庸、拓扑0模、拓扑π模以及0，π模同时存在），平均保真度高达0.9790。此外，通过调控在位能的变化周期、振幅以及耦合系数，研究团队实现了对一维Aubry-André-Harper构型拓扑绝缘体的量子模拟，实验测得平均保真度达到0.9934。

更令人兴奋的是，该集成光子芯片还成功实现了光学神经网络在MNIST手写数字数据集上的分类功能，准确率分别达到了87%（针对数字“0～3”）和69%（针对数字“0～7”），与计算机训练效果相当。

光子计算的未来

这一创新成果不仅解决了传统集成光子芯片的集成度和多功能性问题，还首次展示了光子芯片在量子模拟和神经网络应用中的巨大潜力。超紧凑多功能集成光子平台的实现，标志着光子计算技术进入了新的发展阶段，为未来的大规模光子计算平台奠定了坚实的基础。获取更多有价值信息 访问：https://byteclicks.com