科学者らはAIアルゴリズムを使い、従来版より最大500倍小さいフォトニックマイクロチップ用の3部品を設計した。研究者らはこの結果を「人間の直感を超える」と評した。
フォトニックチップは電子ではなく光の粒子でデータを移動・処理する。より多くのデータを高速で運び、熱として無駄にするエネルギーも少なく、光ファイバーネットワーク、データセンター、AIシステム、ライダー、量子コンピューティングに有用だ。
金属配線の代わりに、これらのチップは導波路と呼ばれるマイクロメートル幅のチャネルで光を導く。また、人間の髪の毛の幅の何分の一かの領域内で光パターンを分離・誘導する波長スプリッター、空間モードソーター、ミラーも必要とする。
逆算して設計を探る
マックス・プランク光科学研究所とハーバード大学が率いるチームは、部品に光に対して何をさせたいかと、ナノ構造がどれだけ急に曲がれるかなどの製造制約をアルゴリズムに伝えた。アルゴリズムは逆算し、目標を満たす構造を見つけるまで設計を試し改良した。
筆頭著者のトビー・ビ氏は「逆設計は光に何をさせたいかを定義でき、最適化がそれを実現する構造を見つける。しばしば人間が描かないものだ」と述べた。同じ枠組みが1つのチップ上で波長による光の経路指定、空間モードによる分類、光共振器を形成するコンパクトミラーという3つの異なる役割を処理したと付け加えた。
小型部品でチップ上の余地拡大
約11マイクロメートル長のミラーは入射光の最大98.5%を反射し、不要なパターンを遮断した。光は一対のミラーの間で逃げる前に100回以上跳ね返った。波長スプリッターは細菌1個ほどの大きさで約5マイクロメートル、モードソーターはやや大きい。
部品は厚さ約400～800ナノメートルの窒化ケイ素で作られ、標準シリコンの150～400ナノメートルと比べ光損失を減らし波長をより密に閉じ込める。結果は5月28日、ネイチャー・コミュニケーションズに掲載された。
チームはまだ部品を完全な集積光回路に組み合わせていない。それが、これらの設計が可能にする高い部品密度を活かした完全に機能するフォトニックチップへの次の一歩だ。
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