67 GHz帶寬！鈮酸鋰微波光子芯片，實現(xiàn)高速低能耗集成系統(tǒng)

  無線網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)以及云服務(wù)的高速發(fā)展對底層射頻系統(tǒng)的電子帶寬、處理速度和功耗提出了更高要求。新興的人工智能技術(shù)對模擬信號的計算能力和處理水平也日益增加。集成微波光子學(xué)作為通過光學(xué)元件產(chǎn)生、傳輸和操縱微波信號的新型技術(shù)，為解決上述挑戰(zhàn)提供了有效的解決方案。

  香港城市大學(xué)王騁團隊基于鈮酸鋰平臺，成功開發(fā)出一種處理速度更快、能耗更低的集成微波光子芯片。該系統(tǒng)可以在在互補金屬氧化物半導(dǎo)體兼容電壓下執(zhí)行多用途任務(wù)，處理帶寬高達67 GHz。相關(guān)成果以“Integrated lithium niobate microwave photonic processing engine”為題發(fā)表于Nature。

  研究團隊利用4英寸晶圓級鈮酸鋰平臺將超快電光轉(zhuǎn)換模塊與低損耗、多功能信號處理模塊同時結(jié)合在一塊芯片上，組成集成微波光子系統(tǒng)。該系統(tǒng)具有多用途的計算功能，包括一階和二階時間積分和微分，處理速度高達每秒256千兆樣本。為檢測系統(tǒng)性能，他們演示了三個概念驗證應(yīng)用：求解常微分方程、生成超寬帶信號和檢測圖像邊緣特征。出色的實驗結(jié)果表明，該系統(tǒng)相比于其他的片上和片外集成微波光子系統(tǒng)在操作帶寬、處理速度和能耗方面具有優(yōu)勢。

圖1 基于晶圓級鈮酸鋰的微波光子學(xué)信號處理引擎及其構(gòu)建模塊

  為證明新型鈮酸鋰微波光子芯片比傳統(tǒng)的微波光子芯片具有更強勁的應(yīng)用場景，研究人員利用光子輔助圖像邊緣檢測器來實現(xiàn)光子輔助圖像分割并觀察效果。該系統(tǒng)通過對二維圖像序列化的時域數(shù)據(jù)流執(zhí)行場對場微分運算來實現(xiàn)圖像邊緣特征提取。

  首先，研究人員以250×250像素的圖片“CityU”為例進行測試，時間微分和邊緣檢測在244ns內(nèi)“動態(tài)”執(zhí)行，并由示波器實時捕獲，最終通過將捕獲的時間序列數(shù)據(jù)解復(fù)用回矩陣模式，形成重建圖像。與模擬結(jié)果相比，實驗中的圖像邊緣特征被清晰地分辨出來，準確率達到96.6%。更重要的是，這種新型圖像處理器要比傳統(tǒng)的電子芯片快三個數(shù)量級并且消耗的能量更少。

  然后，研究人員將光子輔助圖像邊緣檢測器插入到基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像分割模型中，以97.3%的平均分割準確率有效勾勒出醫(yī)學(xué)診斷圖像中色素瘤病變的邊界。他們采用邊緣檢測信息代替原始圖像輸入到深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，從而改善了異常區(qū)域和正常區(qū)域之間的邊界模糊導(dǎo)致預(yù)測結(jié)果準確率降低的問題。與其他光子平臺或傳統(tǒng)的電子平臺相比，研究人員所展示的新型光子輔助圖像邊緣檢測器具有計算速度更快、能量消耗更少的優(yōu)勢，從而為高復(fù)雜性、高通量的實時醫(yī)療診斷提供了強有力的手段。而且該檢測器還可以進一步擴展功能，在未來有望實現(xiàn)光子人工智能和計算視覺技術(shù)。

圖2 高速光子輔助醫(yī)學(xué)圖像分割

  該團隊所展示的這種新型集成微波光子芯片與其他諸如微腔、片上受激布里淵散射濾波器一類的高性能光子組件高度兼容，能夠進一步集成，從而提供更完備的功能。此外，低噪聲激光源、高功率光電探測器和微波放大器等組件也可通過異構(gòu)集成組裝到他們的鈮酸鋰平臺上，為下一代通信和信息技術(shù)帶來高度緊湊、性能優(yōu)異、經(jīng)濟高效的集成微波光子系統(tǒng)。

  論文鏈接：https:/doi.org/10.1038/s41586-024-07078-9