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深度光学和光子学在人工智能中的透视推理
计算系统的能力正与其试图理解的海量视觉数据展开一场“军备竞赛”。在自动驾驶、机器人视觉、智能家居、遥感、显微镜、监控、国防和物联网等一系列应用中，计算成像系统记录和处理大量人类无法看到的数据，而是由基于人工智能 (AI) 的算法进行解释。在这些应用中，深度神经网络 (DNN) 正迅速成为视觉数据处理的标准算法方法 1-3。这主要是因为 DNN 在所有领域都取得了最先进的结果，而且往往领先优势很大。深度学习的最新突破得益于现代图形处理单元 (GPU) 的巨大处理能力和并行性，以及海量视觉数据集的可用性，这些数据集使得 DNN 能够使用监督机器学习策略进行高效训练。然而，运行日益复杂的神经网络的高端 GPU 和其他加速器对功率和带宽的需求巨大；它们需要大量的处理时间和笨重的外形尺寸。这些限制使得在边缘设备（如摄像头、自动驾驶汽车、机器人或物联网外设）中采用 DNN 具有挑战性。以自动驾驶汽车中的视觉系统为例，它们必须使用有限的计算资源即时做出稳健的决策。高速行驶时，瞬间的决策可以决定生死。事实上，几乎所有边缘设备都会受益于更精简的计算成像系统，提供更低的延迟和尺寸、重量和功率的改进。DNN 的两个阶段（训练和推理）的计算要求非常不同。在训练阶段，DNN 被输入大量标记示例，并使用迭代方法，其参数针对特定任务进行优化。训练完成后，DNN 用于推理，其中某些输入数据（例如图像）在前馈过程中通过网络发送一次，以计算所需的结果。在某些应用中，GPU 用于推理，但由于上述原因，对于许多边缘设备而言，这是不切实际的。
硅光子学在人工智能应用
背景：神经科学与计算 数字计算机通常是执行高精度逻辑和数学运算的计算系统。如今，这种复杂系统远远超过了人类的计算和记忆能力。然而，如果我们将人类代理与数字机器进行比较，我们会发现需要进行许多抽象才能进行一对一的比较。这种抽象假设人类的认知过程是完全程序性的并遵循标准逻辑。然而，大多数人类认知行为并不遵循一套明确定义的指令。因此，人类和数字计算机之间的一对一映射可能并不合适。模拟神经形态计算方法可能更适合模仿人类的大脑过程。目标是在神经系统和模拟机器之间建立一对一映射，其中每个生物量都由等效的模拟人工模型建模。对于像人脑这样的架构来说，这可能是一个苛刻的要求。人类的大脑包含
生物光子学大会：2020 年生物医学光学大会（转化医学、显微镜、OCT、OTS、大脑）© OSA 2020
乳腺癌是女性中最常见的癌症类型。早期诊断对于改善患者的生活质量和增加其生存机会起着根本性的作用。为了使早期诊断对于医疗保健系统更加可靠和可持续，需要具有成本效益、非侵入性、高特异性和高灵敏度特征的诊断工具。SOLUS 项目 [1] 致力于帮助满足这一临床需求。事实上，它旨在开发一种新的多模式断层扫描乳腺系统，该系统嵌入三种不同的非侵入性成像技术：超声成像 (US)、剪切波弹性成像 (SWE) 和时域漫射光学断层扫描 (TD-DOT)。它们各自提供特定的信息，从而有可能提高诊断的特异性。更详细地说，US 将评估病变的存在并提供有关病变形态的先验信息以指导 TD-DOT； SWE 将评估组织硬度，而 TD-DOS 将通过估计光学特性（即吸收率 - µ a - 和减少散射 - µ s ' -）提供有关组织成分（即血液、脂质、胶原蛋白和水浓度 [2]）的信息。
光子学研究的未来视野2030及以后
新的2D材料也正在出现。这些建立在石墨烯上，首先发明了英国，仅几个原子厚。在此规模上，量子限制和表面效应产生独特的光学特性。它们的独特键合特性使将不同的半导体材料堆叠到分层异质结构中成为可能，从而产生复杂的，柔性的光电组件，可以将其安装在任何表面上。此外，由小于光波长的重复结构制成的超材料可以产生自然界中找不到的光学特性。诸如大甚至负屈光度指数之类的属性提供了以前认为是不可能的决议的成像，并创造了“隐形”披肩的有趣前景。
利用原子自旋进行量子计算的硅光子学
教职员工：Jeff Young、Robert Raussendorf、Lukas Chrostowski 学生、博士后、研究人员：Kashif Awan、Jingda Wu、Xiruo Yan、Donald Witt、Becky Lin、Adam Darcie、Adan Azem、Abdelrahman Afifi、Sebastian Gitt、Matthew Mitchell、Andreas Pfenning、David Roberts 与西蒙弗雷泽大学的 Stephanie Simmons 团队合作。
利用光子学节省能源并提高信息处理密度
DAB Miller，“用于低能信息处理和通信的 Attojoule 光电子学：教程回顾”，IEEE/OSA J. Lightwave Technology 35 (3), 343-393 (2017) DOI：10.1109/JLT.2017.2647779
用于集成光信号处理器的微型硅光子器件 /作者=Teng, Min；Safian, Reza；Alahmadi, Yousef；Zhuang, Leimeng；Kojima, Keisuke /创建日期=2020 年 1 月 21 日 /主题=通信、电子和光子器件、信号处理
摘要 集成光信号处理器与传统电信号处理器相结合，有望开辟新一代信号处理硬件平台的道路，从而显著提高处理带宽、延迟和功率效率。硅光子学以其众所周知的特性和潜力，被认为是设备实现的理想候选者，特别是对于高电路复杂度的设备，因此一直是研究的重点。从前面对此类处理器的讨论来看，我们正在考虑在硅光子平台中构建新的构建块，以进一步扩展处理器功能和增加实用功能，特别是微型设备，这些设备能够将复杂电路超密集地集成到此类处理器芯片中。作为启发性的例子，我们在此回顾了我们最近的贡献以及其他组的硅光子设备紧凑设计中的代表性作品，这些设计丰富了处理器构建块的功能，例如多路复用、偏振处理和光学 I/O。本综述中显示的结果反映了最先进的光子制造技术的意义和成熟度，并有助于实现芯片级的大容量、通用光信号处理功能。
将 III-V 激光器集成到 Si 上以实现 Si 光子学 - UCL Discovery
近年来，随着互联网数据流量的急剧增加，在数据中心实现高速低成本的光传输技术具有巨大的商业价值[1-5]。为了提高互联数据传输的速度，在单个硅芯片上集成半导体激光二极管、光调制器、多路复用器、波导、光电探测器等的 PIC 的构想应运而生[6-8]。此外，在硅平台上集成 PIC 或光电集成电路 (OEIC) 的硅光子学因具有低成本、大面积衬底的优势以及与先进制造和硅互补金属氧化物半导体 (CMOS) 制造技术的兼容性而引起了极大的兴趣[9]。与最先进的 InP 基 PIC [10-12] 相比，Si 基 PIC 被认为是另一种有前途的节能解决方案，它可以将收发器成本从目前每千兆比特每秒 (Gb/s) 输入/输出 (I/O) 带宽几美元降低到每 Gb/s 不到几美分 [13-15]。最近，尽管片外发光源具有高温性能和高发光效率的优势，但由于封装成本降低和光耦合效率提高，片上光源的重要性得到了强调 [16]。此外，片上光源具有在单个芯片上实现密集集成的潜力，并且在能效和可扩展性方面具有更好的性能。
高级共晶包装，用于摄影量制造的光子学-mrsi_v1.indd
对数据的需求和我们从未见过的水平，对光子和RF电子产品的高量制造的数据需求和大量的光子和RF电子产品。这加速了全自动化的持续适应，并改善了用于销量生产的高级共晶包装和高级产品设计的过程。本文介绍了自动化领域和共晶过程的最新进展，尤其是针对光子学和RF电子组件和微波模块所面临的挑战。这些进步可导致组件和模块制造商的高精度，高通量，提高产量和新产品。电信行业与美国铁路系统之间存在一个有趣的隐喻。通过参考，在1850年有9,021英里的轨道，到1916年，这一数字升级到397,014英里。在大城市之间的第一波骨干铁路开发中，没有足够的商品和人的铁路运输。铁路过度建造了系统，然后停下来等待需求追赶。然后逐渐沿着铁路路线，建造了新的火车站，并开了新的商店。他们建造了更多的短途路线，可以到达小镇，村庄和农场。最后，商业扩大了铁路系统的能力，迫使另一个建筑周期开始。历史表明，随着时间的流逝，驱动力会产生不断变化的周期。我们都记得最后一个周期以2000年左右爆炸的点泡泡结束。近年来，电信行业已经进入了自己的变化周期，其快速扩张阶段是由各种宏观技术和经济因素驱动的。尽管应该指出，但最后一个周期确实创造了伟大的遗产，在此期间，长时间的基础设施进行了重大部署。这为