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Updated: Jul 14, 2026
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Generation and Coherent Control of Pulsed Quantum Frequency Combs
Published on: June 8, 2018
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基于超快激光诱导可逆相变的光子芯片,用于卷积神经网络
Jiawang Xie1,2, Jianfeng Yan3,4, Haoze Han1,2
1State Key Laboratory of Tribology in Advanced Equipment, Tsinghua University, Beijing, 100084, People's Republic of China.
Nano-micro letters
|March 11, 2025
概括
可编程光子芯片使用超快激光来切换反 (Sb) 薄膜相位,为机器学习和人工智能应用实现更快的光控制.
科学领域:
- 光子学 是一个光子学.
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 计算机科学 计算机科学
背景情况:
- 光子计算为机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 提供了速度优势.
- 可编程光子芯片对于实际的光子计算应用至关重要.
- 卷积神经网络 (CNN) 是光子计算研究的一个关键领域.
研究的目的:
- 使用超快激光诱导相变制造可编程光子芯片.
- 为了证明用于光控制的 (Sb) 薄膜中的可逆相切换.
- 实施机器学习算法,特别是图像识别,使用开发的光子芯片.
主要方法:
- 制造可编程光子芯片,将Sb薄膜集成到波导中.
- 设计超快的激光脉冲来诱导Sb.中的可逆晶形相变.
- 在原子尺度上研究Sb薄膜相变动态,使用时间解析的短暂反射性测量.
- 在芯片上构建光子卷积神经网络 (PCNN),用于ML任务.
主要成果:
- 在晶体和无形相之间实现了Sb薄膜的可逆切换,改变了折射率和灭绝系数.
- 波导中的光传输可以在"写入"和"删除"状态之间切换.
- 确定了原子尺度相变动态和切换时间.
- 成功的图像识别任务使用光子CNN进行.
结论:
- 开发的可编程光子芯片促进了人工智能中的光子计算应用.
- 设计的超快激光器为制造先进的可编程光子设备提供了可行的途径.
- 这项研究促进了光子计算的集成,用于复杂的机器学习任务.
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