Ученые смогли уменьшить 3 ключевых элемента фотонных микрочипов в 500 раз, освободив заметно больше места для других функций на кристалле. Добиться такого результата помог алгоритм искусственного интеллекта, который сгенерировал очень компактные конструкции. Исследователи назвали эти решения выходящими за пределы человеческой интуиции.
Фотонные микрочипы передают и обрабатывают информацию с помощью света, а не электронов, поэтому могут работать быстрее обычных электронных чипов. Кроме того, они обеспечивают более высокую пропускную способность и теряют меньше энергии в виде тепла. Такие чипы применяют там, где особенно важна быстрая передача данных, в том числе в оптоволоконной связи, дата-центрах, системах ИИ, лидарах для автономного транспорта и квантовых вычислениях, сообщает Nature Communications.
В новой работе специалисты показали, что ИИ может не только предлагать необычные формы, но и создавать конструкции, которые реально можно изготовить. Сначала алгоритму задали, как именно элементы должны взаимодействовать со светом, а также ограничили параметры производства, включая допустимую кривизну наноструктур. После этого система шаг за шагом подбирала и уточняла варианты, пока не находила нужный результат.
По данным авторов, для работы использовали сравнительно толстый нитрид кремния — примерно 400–800 нанометров, тогда как стандартный кремний обычно составляет 150–400 нанометров. Это позволило уменьшить потери света и лучше удерживать нужную длину волны. Созданные зеркала длиной около 11 мкм отражали до 98,5% падающего света, а волновой разделитель оказался примерно размером с одну бактерию.
При этом ученые пока показали такие компоненты по отдельности, а не собрали их в единую интегрированную схему. Следующим шагом они называют объединение элементов в полноценный фотонный чип, который сможет использовать более высокую плотность размещения деталей. Авторы считают, что такие результаты открывают путь к масштабируемым и высокопроизводительным фотонным системам на основе нитрида кремния.
В последние годы разработчики все активнее подключают ИИ к проектированию и производству полупроводников. Ранее такие подходы уже сокращали сроки разработки с недель до часов и снижали затраты на выпуск.
