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硅光子微电力机电相位变速器可扩展可编程光子学
可编程的光子集成电路正在成为量子信息处理和人工神经网络等应用的有吸引力的平台。但是，由于商业铸造厂缺乏低功率和低损耗相变的速度，当前可编程电路的尺度能力受到限制。在这里，我们在硅光子铸造厂平台（IMEC的ISIPP50G）上演示了具有低功率光子微电体系统（MEMS）的紧凑相位变速器。该设备在1550 nm处达到（2.9π±π）相移，插入损耗为（0.33 + 0.15 - 0.10）dB，AVπ为（10.7 + 2.2 - 1.4）V，和（17.2 + 8.8-4.3）的Lπ。我们还测量了空气中1.03 MHz的致动带f -3 dB。我们认为，我们对硅光子铸造型兼容技术实现的低损坏和低功率光子磁化相位变速杆的证明将主要的障碍提升到可编程光子集成电路的规模上。©2021美国光学协会根据OSA开放访问出版协议的条款
Tower Semiconductor 与 Anello Photonics 宣布建立战略合作伙伴关系，共同开发新型硅光波导工艺技术
关于 Tower Semiconductor Tower Semiconductor Ltd. (NASDAQ: TSEM, TASE: TSEM) 是领先的高价值模拟半导体解决方案代工厂，为消费、工业、汽车、移动、基础设施、医疗、航空航天和国防等不断增长的市场提供集成电路 (IC) 技术和制造平台。Tower Semiconductor 致力于通过长期合作伙伴关系及其先进创新的模拟技术产品对世界产生积极和可持续的影响，包括广泛的可定制工艺平台，如 SiGe、BiCMOS、混合信号 CMOS、RF CMOS、CMOS 图像传感器、非成像传感器、集成电源管理（BCD 和 700V）和 MEMS。Tower Semiconductor 还为 IDM 和无晶圆厂公司提供世界一流的设计支持，以实现快速准确的设计周期以及包括开发、转移和优化在内的工艺转移服务。为了向客户提供多晶圆厂采购和扩展产能，Tower Semiconductor 在以色列设有两家制造工厂（150 毫米和 200 毫米），在意大利设有一家制造工厂（300 毫米），
硅二橙锂在硅光子学上的量子前景
分子电子的领域与使用分子术的使用来允许，控制和操纵两个电极之间的电气传输。[1,2]探索的基本工具是电极|分子|电极“分子连接”。[3–6]分子连接的设计与追求分子电子的早期动机对齐，这一直基于以下概念：适当设计的分子可以作为执行电路元件的基本功能的一个（或更多）。为此，执行电线功能的分子，[7]开关，[8]二极管，[9]直径，[10]晶体管，[11]，[11]和高效的电阻[12] [12]及其在连接中的电特性。最近的注意力已转向分子连接的特性，这些连接范围延伸到了电气的模仿
模拟可穿戴应用的结晶硅光伏电池
全息图是一种基石表征和成像技术，可以应用于从X射线到无线电波甚至中子等颗粒的完整电磁频谱。所有这些全息方法中的关键特性是通过干扰参考光束来提取相信息所需的连贯性 - 没有此，全息摄影是不可能的。在这里，我们介绍了一种基于本质上不连贯和非极化的光束的全息成像方法，因此可以从经典的干扰测量中提取任何相信息。相反，全息信息是按照纠缠状态的二阶相干性编码的。使用空间偏振超倾斜光子对，我们远程重建复杂物体的相位图像。信息被编码为纠缠状态的极化程度，使我们能够通过动态相位障碍，甚至在存在强经典噪声的情况下进行图像，并且与经典相干全息系统相比，空间分辨率增强。超出成像，量子全息量量化了10 4
![用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。](/simg/d/d0b24e3de4e984953fcbe1080336ba472eefd4f9.png)
用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。
用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。
宽带紧凑型单孔双直硅光子mems开关
摘要 - 半导体行业的技术进步的光子综合电路（图片），在单个芯片上纳入了越来越多的光子组件，以创建大型光子集成电路。我们在这里提出了一个基于单孔双插入（SPDT）架构的宽带，紧凑和低损坏的硅光子MEMS开关，其中弯曲的静电静电执行器机械地将可移动的输入波导置换，以将光学信号重新定向到两个输出波导的芯片上，从而将光学信号重新定位。光子开关已在具有自定义MEMS发行后的已建立的硅光子技术平台中制造。紧凑的足迹为65×62 µm 2，该开关的灭绝比在70 nm的光学舱面上超过23 dB，低插入损失和低于1 µs的快速响应时间，满足大型可重新可预点的光通电通行器的积分要求。[2020-0391]
在硅光子芯片背面的微晶体整体整合，用于扩展的光束耦合
1农业科学与自然资源学院，Carrera de Medico de Medico san Francisco de Quito University（USFQ），Quito 170157，Ecuador 4 Campus Cumbay A Campus Cumbay A，生物医学研究所Mgutierrererererereinoso@hotmail.com@hotmail.com（M.A.A.A.A.G.G.-R.-R.-R.--R.-R.-R.-R.-R.-R.--R.-R.-R.-R.-R.-R.-R.-R.-R.-R.-R.-R.-R.-R.-R.-R..-R.-R.-R.-R.-R.--RE.A..G.-RE.A..G.-RES; pmaponte@usfq.edu.ec（p.m.a. div>）; herrerosgm@gmail.com（m.g.-h.）;电话。 div>： +351-243-767（Ext。330）（M.G.-H。）
癌症靶基因从癌症到癌症治疗剂的细胞适应性表型 多能建筑物中混合可再生能源系统功能整合的概述 表征5356铝制铝壁，由电弧添加剂制造（WAAM） 在硅光子芯片背面的微晶体整体整合，用于扩展的光束耦合
1癌症研究计划，Rajiv Gandhi生物技术中心，Trivandrum，喀拉拉邦695014，印度； bijeshgeorge@rgcb.res.in（B.G. ）; mukundan@rgcb.res.in（p.m.p. ）; aswathym@rgcb.res.in（A.M.P. ）; amjeshr@rgcb.res.in（R.A.）2研究生学位课程，Manipal高等教育学院，Manipal 576104，印度3宾夕法尼亚州州立大学医学院，宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州立大学医学院血液学 - 肿瘤学系。 kleitzel@pennstatehealth.psu.edu（K.L. ）; alipton@pennstatehealth.psu.edu（A.L。） 4美国黎巴嫩黎巴嫩退伍军人事务中心，美国宾夕法尼亚州17042； suhail.ali@med.va.gov 5医学系血液学和肿瘤科，新泽西州新泽西医学院，美国新泽西州纽瓦克，美国新泽西州07103； oas26@njms.rutgers.edu（O.S. ）; rameshwa@njms.rutgers.edu（p.r.） 6美国德克萨斯州安德森癌症中心的乳房医学肿瘤学系，美国德克萨斯州77030，美国； ghortoba@mdanderson.org 7人类和分子遗传学系，弗吉尼亚联邦大学医学中心，弗吉尼亚州里士满，弗吉尼亚州23298，美国 *通信：rakeshkumar@rgcb.res.in（R.K.）; mrpillai@rgcb.res.in（M.R.P.） †同等贡献。1癌症研究计划，Rajiv Gandhi生物技术中心，Trivandrum，喀拉拉邦695014，印度； bijeshgeorge@rgcb.res.in（B.G.）; mukundan@rgcb.res.in（p.m.p.）; aswathym@rgcb.res.in（A.M.P.）; amjeshr@rgcb.res.in（R.A.）2研究生学位课程，Manipal高等教育学院，Manipal 576104，印度3宾夕法尼亚州州立大学医学院，宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州立大学医学院血液学 - 肿瘤学系。 kleitzel@pennstatehealth.psu.edu（K.L.）; alipton@pennstatehealth.psu.edu（A.L。）4美国黎巴嫩黎巴嫩退伍军人事务中心，美国宾夕法尼亚州17042； suhail.ali@med.va.gov 5医学系血液学和肿瘤科，新泽西州新泽西医学院，美国新泽西州纽瓦克，美国新泽西州07103； oas26@njms.rutgers.edu（O.S. ）; rameshwa@njms.rutgers.edu（p.r.） 6美国德克萨斯州安德森癌症中心的乳房医学肿瘤学系，美国德克萨斯州77030，美国； ghortoba@mdanderson.org 7人类和分子遗传学系，弗吉尼亚联邦大学医学中心，弗吉尼亚州里士满，弗吉尼亚州23298，美国 *通信：rakeshkumar@rgcb.res.in（R.K.）; mrpillai@rgcb.res.in（M.R.P.） †同等贡献。4美国黎巴嫩黎巴嫩退伍军人事务中心，美国宾夕法尼亚州17042； suhail.ali@med.va.gov 5医学系血液学和肿瘤科，新泽西州新泽西医学院，美国新泽西州纽瓦克，美国新泽西州07103； oas26@njms.rutgers.edu（O.S.）; rameshwa@njms.rutgers.edu（p.r.）6美国德克萨斯州安德森癌症中心的乳房医学肿瘤学系，美国德克萨斯州77030，美国； ghortoba@mdanderson.org 7人类和分子遗传学系，弗吉尼亚联邦大学医学中心，弗吉尼亚州里士满，弗吉尼亚州23298，美国 *通信：rakeshkumar@rgcb.res.in（R.K.）; mrpillai@rgcb.res.in（M.R.P.） †同等贡献。6美国德克萨斯州安德森癌症中心的乳房医学肿瘤学系，美国德克萨斯州77030，美国； ghortoba@mdanderson.org 7人类和分子遗传学系，弗吉尼亚联邦大学医学中心，弗吉尼亚州里士满，弗吉尼亚州23298，美国 *通信：rakeshkumar@rgcb.res.in（R.K.）; mrpillai@rgcb.res.in（M.R.P.）†同等贡献。
硅光子学
执行摘要 最新技术摘要 在过去 20 年中，硅光子学已成为光子集成电路 (PIC) 的一项极具吸引力的技术，因为它直接建立在硅纳米电子领域的极度成熟基础之上。因此，它开辟了一条通往非常先进的 PIC 的道路，具有非常高的产量和低成本。更准确地说，今天，硅光子 PIC 正在 200 毫米和 300 毫米 CMOS 代工厂中以纳米级精度和可重复性进行商业化生产，这从光子学的角度来看是前所未有的。基本技术利用绝缘体上硅 (SOI) 晶圆，其中埋氧层顶部的硅层充当连接芯片上器件的波导的核心。由于硅是导光材料，氧化硅是包层，该技术可以解决波长范围约为 1 至 4 m 的应用，从而包括以 1300nm、1550nm 和 1550(+)nm（分别为 O、C 和 L 波段）为中心的非常重要的光纤光谱带。硅光子学已经成为十多家公司（其中大部分是无晶圆厂公司）用于数据中心和电信网络中高数据速率收发器产品的首选技术。总的来说，他们向市场部署了估计数百万个硅光子收发器。大约有 20 个硅光子制造平台（部分为工业平台，部分为支持原型设计和小批量制造的研究机构平台）已经建立，这些平台基于现有基础设施和源自硅电子行业的专有技术（见附录 A1）。典型平台允许集成高速调制器和高速 Ge 探测器，符号率范围为 50 至 100 Gbaud，以及用于光束组合/分裂、波长选择功能、偏振选择功能和片外耦合的高级无源功能。一些平台允许其他功能，例如与高级电子设备的集成（单片或混合）、光源的集成（异构或混合）以及面向传感的功能（例如微流体）。大多数平台的运作方式类似于代工厂：任何最终用户都可以访问它们，无论是全掩模版/全晶圆批次 (FRFL) 模式还是成本分摊多项目晶圆 (MPW) 模式，其中最终用户可以提交部分掩模版的设计，并将收到几十个处理过的芯片而不是完整的晶圆。 FRFL 模式成本高昂（数十万欧元/美元），但每芯片成本较低（每芯片约 10 欧元/美元），而 MPW 模式每设计成本更实惠（数十万欧元/美元），但每芯片成本约 1000 欧元/美元。当扩展到更高产量（例如 1000 片晶圆）时，芯片成本可降至每芯片 1 欧元/美元以下，因为固定掩模和间接成本在整个批次中摊销。当代工厂基础设施的投资已经折旧或与其他用户共享时，较低的单芯片成本也会受益。芯片代工厂向其客户提供工艺设计套件 (PDK)。这些 PDK 详细说明了给定平台的设计规则，并包含基本组件和电路库。硅光子学 PDK 的成熟度尚未达到 CMOS IC 代工厂的水平。今天，硅光子学 PDK 仅包含非常基本的构建模块库，特别是对于 MPW 操作模式。未来的硅光子学 PDK 必须包含组件和电路的紧凑模型，其参数基于经过验证的测量数据，并考虑到晶圆之间和晶圆之间的工艺变化。