Circuito fotónico integrado de niobato de litio basado en una conversión electro-óptica eficiente y de alta velocidad

Área de la Ciencia:

• Fotónica y inteligencia artificial
• Ciencias de los materiales e ingeniería

Sus antecedentes:

• La inteligencia artificial (IA) exige computación escalable, de alta velocidad y baja energía.
• La computación fotónica ofrece ventajas como el paralelismo, el alto ancho de banda y la baja latencia.
• La computación fotónica actual se ve obstaculizada por la conversión electro-óptica de datos que requiere mucha energía.

Objetivo del estudio:

• Para demostrar un circuito de computación de niobato de litio de película delgada (TFLN) que supere las limitaciones de conversión electro-óptica.
• Para lograr computación fotónica de alta velocidad y baja energía para aplicaciones de IA.
• Mostrar las capacidades de integración de TFLN para la computación fotónica avanzada.

Principales métodos:

• Desarrollo de un circuito informático fotónico basado en TFLN.
• Aprovechando la modulación electro-óptica eficiente y la escalabilidad espacial de TFLN.
• Integración con láseres de retroalimentación distribuida integrados híbridos y fotodiodos integrados heterogéneos.

Principales resultados:

• El circuito TFLN logró 43,8 GOPS / canal con 0,0576 pJ / OP de eficiencia energética.
• Inferencia demostrada de alta precisión para la clasificación de datos binarios y el reconocimiento de imágenes complejas.
• Se presentó un circuito TFLN altamente integrado con componentes de láser y fotodiodo.

Conclusiones:

• Los circuitos fotónicos TFLN ofrecen una plataforma prometedora para la computación de IA con eficiencia energética.
• Esta tecnología puede complementar la fotónica de silicio y la óptica difractiva en la computación fotónica.
• Las aplicaciones potenciales incluyen sistemas de procesamiento de señales y de alcance ultrarrápidos.