Lithography-free in situ photonic inverse design
本文通过利用一种薄膜铌酸锂自由形式可编程器件，展示了一种无需光刻的光子逆向设计方法，该器件可以进行原位训练以执行多种高性能光学功能——例如模式置换、解复用和矩阵向量乘法——从而在多种应用中摊销制造费用，并克服了固定式传统逆向设计器件的局限性。
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在微型光子电路的世界里，工程师们长期面临着一个令人沮丧的悖论。为了制造出能够利用光执行特定任务（例如对不同颜色进行分类或路由信号）的设备，他们通常依赖一种被称为“逆向设计”（inverse design）的方法。这种方法利用强大的计算机来计算出芯片的最佳形状，其结果往往是结构极其复杂且反直觉，以至于人类永远无法亲手绘制出来。然而，这种方法在制造实物时会撞上一堵硬墙：计算机模拟永远不会是完美精确的；制造过程中的微观缺陷以及物理世界的混乱现实，在数字蓝图与实际器件之间造成了差距。当芯片最终制成时，其性能往往比计算机预测的要差。为了修复这个问题，工程师必须重新开始，制造新芯片、测试并再次尝试。这个循环缓慢且昂贵，并且意味着一旦芯片制成，其功能就永久固定了。如果你想要不同的功能，就需要一颗全新的芯片。
来自康奈尔大学和 NTT Research 的一个研究小组找到了一种打破这一循环的方法。他们并没有试图在制造之前完善数字模拟，而是先制造了一个单一且灵活的芯片，然后在实验室中直接教它如何执行不同的任务。他们制造了一块由称为铌酸锂（lithium niobate）的特殊晶体组成的薄板，这种材料具有在受到电场作用时改变折射光线方式的独特能力。通过用一种感光材料覆盖这块薄板，他们可以仅通过将特定的光图案照射在表面上，来控制流经其中的电流。这使得他们能够将整个芯片表面变成一个由大约一万个微小区域组成的程序化景观，每个区域都能改变通过其中的光线的路径。
研究人员随后使用了一种他们称之为“原位”（in situ）逆向设计的方法。他们不是在计算机上模拟设备并寄希望于其成功，而是将物理芯片放置在光学设置中并让它进行学习。他们将特定的光图案投影到芯片上，以定义一种功能，例如对不同的光束进行分类或进行矩阵乘法。系统测量实际输出的光是如何出来的，将其与期望结果进行比较，然后利用计算机计算如何调整投影的光图案，以更接近目标。这种测量与调整的循环实时发生，使得设备能够在短短几分钟内找到针对特定任务的最佳配置。由于该芯片是通过光而非刻蚀永久性的沟槽来进行重编程的，研究人员可以在几秒钟内擦除一个功能，并在同一块物理硬件上写入一个全新的功能。
该团队通过将他们的单一设备转变为各种不同的光子工具，展示了这种方法的威力。他们对芯片进行了编程，使其作为一个开关，能够重新排列四路或八路不同的光束，将它们从一个输入端高精度地移动到特定的输出端。他们还教会了它分离被称为 Hermite–Gaussian 模态的不同类型光模式，而这项任务通常需要专门定制的芯片。在另一项实验中，他们配置了该设备以执行矩阵-向量乘法（这是光学计算中至关重要的数学运算），并使用了随机矩阵。该设备执行这些任务时误差极低，对于四路光束重排，其串扰（即不希望出现的信号泄漏）水平保持在负二十七分贝左右。
除了重新排列光线之外，研究人员还展示了他们可以控制设备在不同颜色（或波长）的光下的行为。他们对芯片进行编程，使其无论是在 1500 纳米还是 1600 纳米处工作都表现得完全一致，从而创造出一个对颜色变化具有鲁棒性的设备。相反，他们也对芯片进行了编程，使其作为一个分路器，将 1310 纳米的光与 1550 纳米的光分开，并将每种颜色的光发送到不同的输出端。这种双重能力证明了同一块物理薄板既可以被塑造为忽略颜色差异，也可以被塑造为利用颜色差异，这完全取决于投影在其上的光图案。
这项工作为光子学的未来指明了一条新路径，即在制造芯片时的投入不会浪费在单一功能上。与其让工厂生产数以千计用于不同工作的略有差异的芯片，不如制造一个设备，对其进行表征，然后根据需求进行重新配置以执行任何任务。虽然目前的原型是一个需要外部激光器和摄像机运行的实验室设备，但研究人员勾勒出了一条使其系统更快、更高效的清晰路径。通过改进材料和光投影的方式，他们相信这些可编程薄板最终可以运行得比现在快数千倍，从而使其在数据中心和光学神经网络等现实应用中具有可行性。核心结论是，传统芯片制造那种僵化、一次性的本质不再是必然要求；光现在可以在单个表面上被塑造和重塑，从而将静态的硬件转变为动态的多功能工具。
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