光子集成

2022年5月18日，北京大学王兴军教授课题组和加州大学圣芭芭拉分校John E. Bowers教授课题组在《自然》（Nature）杂志在线发表文章“Microcomb-driven silicon photonic systems”，在世界上首次报道了由集成微腔光梳驱动的新型硅基光电子片上集成系统，表明了研究团队历时3年协同攻关，终于攻克了这一世界性难题。

全球信息技术正处于创新活跃期，在新型业务及应用的驱动下，数据流量呈爆发式增长，对底层互连系统和器件在带宽、容量、成本及功耗方面均提出了严峻挑战，全波段、高速率、大容量和智能化的光网络运作也要求芯片功能的集成化。

世界经济论坛将数字时代称为“第四次工业革命”。半导体技术至关重要，尤其是微芯片技术的发展。UVA工程研究人员寻求光子系统芯片技术的突破

神经网络为基础的机器学习是一种开发人工智能的当前热点。《应用物理评论》杂志上的一篇论文提出了一种使用光而不是电来执行神经网络所需计算的新方法。在这种方法中，一个光学的张量核心并行执行矩阵的乘法，提高了当前深度学习模式的速度和效率。

互联网世界的数据流量与日俱增，有必要建立传输容量更大的网络以满足通讯需求。香港中文大学（中大）电子工程学系孙贤开教授和曾汉奇教授近日带领其研究团队，利用连续区束缚态技术制作芯片。经过反复实验及测试，成功掌握控制传输损耗和串扰的关键技术，并能提供高传输容量，为光通信提供了新的方向。研究结果已刊载于国际顶尖科学期刊《自然通讯》(Nature Communications)。