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![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]。
使用光子芯片-Munin
应将对应关系发给BSA（balpreet.singh.ahluwalia@uit.no）结构化照明显微镜（SIM），可在高速下对亚细胞结构进行实时细胞超分辨率成像。目前，Linear Sim使用自由空间光学器件以所需的光图形来照亮样品，但是这种布置容易错过一致性，并为显微镜增加了成本和复杂性。在这里，我们提出了一种基于光子芯片的替代2D SIM方法，其中显微镜中的常规玻璃样品载玻片被平面光子芯片所取代，该平面光子芯片既可以固定并照亮样品。光子芯片将SIM的光照明路径的足迹降低到约4x4 cm 2。芯片上的一系列光学波导以不同的角度创建了站立的干扰模式，从而通过evanevanevanecent磁场照亮了样品。高折射率氮化硅波导允许在成像空间分辨率中增强2.3倍，超过了SIM的通常2x极限。总而言之，CSIM提供了一种简单，稳定且负担得起的方法，用于在大型视野上执行2D超分辨率成像。光学显微镜的空间分辨率通过衍射有效地限制了可实现的分辨率横向约250 nm，而轴向为500 nm的1,2。超级分辨率荧光显微镜的出现（通常称为纳米镜检查）证明了欺骗衍射极限的能力，将显微镜的横向分辨率向下延伸到只有几个纳米3。因此，超分辨率成像的下一个飞跃可以通过增加纳米镜方法的吞吐量来实现。在现有的光学纳米镜检查方法4-8中，结构化照明显微镜（SIM）9,10对于大多数明亮的荧光团作品。，而不是在SIM中照亮样品，而是在SIM中照亮了正弦激发模式，可以照亮样品，并在摄像机上捕获荧光发射。通常使用样品平面上的两个或三个梁的干扰来生成正弦激发光。通过乘法在频率空间中代表卷积，混合了两个函数的空间频率，在样品平面上结合了照明和对象函数。以这种方式，由于频率下转换与所得荧光发射为Moiré边缘模式，因此在物镜的通过频带的通过频带下方可以提供高频，未解决的内容。要从Moiré模式中提取高频含量，需要三到五个相移的结构化照明才能改善沿一个轴的分辨率。对于各向同性分辨率，必须重复该过程的激发模式的3个方向（角度），对于2D（3D）SIM重构，总共有9（15）个图像。由于SIM只需要9（15 for 3d）图像即可在广泛的视野上创建一个超分辨率图像，因此此方法本质上是快速的，这使其成为实时细胞光学纳米镜检查的最流行方法之一。，尽管STED和SMLM方法在单个单元格的水平上提供了出色的图像，但是当需要许多细胞的高速图像以建立统计影响时，这些技术会遭受低吞吐量。在常规模拟中，照明和开发高分辨率方法，例如刺激激发耗竭（STED）显微镜技术4,5和单分子定位显微镜（SMLM）6-8，从而使分辨率降低到几十纳米量，在生命科学中发现了新的发现可能性。在现有的超分辨率显微镜技术中，SIM提供了最快的时间分辨率，并且与标准标签和低光毒性的兼容性SIM方法指向实际高通量纳米镜检查方向。为了充分利用快速SIM成像技术的实用性，可实现的空间分辨率，方法的吞吐量和SIM的系统复杂性需要改进。
使用光声和超声定量体内监测套细胞淋巴瘤患者来源的小鼠异种移植瘤的缺氧和血管化
P HILIPPE T ROCHET、{M ILAN K OPE CEK、{R ADEK J AK SA、║ L UD EK S EFC、* 和 P AVEL K LENER y、x T AGED E * 捷克共和国布拉格查理大学第一医学院高级临床前成像中心 (CAPI)；y 捷克共和国布拉格查理大学第一医学院病理生理学研究所；z 捷克共和国比尔森查理大学比尔森医学院生物医学中心组织学和胚胎学系；x 捷克共和国布拉格查理大学第一医学院大学总医院第一医学-血液学系；{荷兰阿姆斯特丹 FUJIFILM VisualSonics；和 ║ 捷克共和国布拉格查理大学第一医学院大学总医院病理学研究所
使用光子
量子计算机承诺执行某些被认为对古典计算机棘手的任务。玻色子采样是这样的任务，被认为是证明量子计算优势的有力候选者。我们通过将50个不可区分的单模单模状态发送到具有完整连接性和随机矩阵的100模式超级失误干涉仪中，通过将50个不可区分的单模单模式挤压状态发送到了高斯玻色子采样 - 整个光学设置是相锁的 - 并使用100个高效的单光子检测器对输出进行采样。针对利用热状态，可区分的光子和均匀分布的合理假设验证了所获得的样品。光子量子计算机Jiuzhang最多生成76个输出光子点击，该光子可产生10 30的输出状态空间尺寸，而采样速率比使用最先进的仿真策略和超级计算机的采样率更快。t
使用光子
量子计算机承诺执行某些被认为对古典计算机棘手的任务。玻色子采样是这样的任务，被认为是证明量子计算优势的有力候选者。我们通过将50个不可区分的单模单模状态发送到具有完整连接性和随机矩阵的100模式超级失误干涉仪中，通过将50个不可区分的单模单模式挤压状态发送到了高斯玻色子采样 - 整个光学设置是相锁的 - 并使用100个高效的单光子检测器对输出进行采样。针对利用热状态，可区分的光子和均匀分布的合理假设验证了所获得的样品。光子量子计算机Jiuzhang最多生成76个输出光子点击，该光子可产生10 30的输出状态空间尺寸，而采样速率比使用最先进的仿真策略和超级计算机的采样率更快。t
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
使用光学无掩模光刻技术自动生成、制造和测量快速原型的参数测试结构
测试结构的手动布局和特性自动化软件的生成需要大量的工程资源。因此，在高水平上定义结构布局、位置和所需计量，从而实现掩模布局和计量代码的自动生成，这一能力极具吸引力。最早的工艺控制出版物之一涉及从几何参数自动生成测试结构布局 [1]，同时还关注测量数据的自动分析 [2]。该主题中的大多数出版物都发表于千禧年之前 [1-8]，但测试结构布局的自动化继续引起人们的兴趣 [9-13]。近年来，由于相对低成本工具的出现，直接写入光学能力的使用率有所提高 [14]。这种系统在非生产环境中特别适用于快速原型制作，部分原因是无需考虑掩模成本，而且周期时间更短。与使用光掩模所必须的保守方法相比，消除这些限制为技术人员提供了更大的自由度和灵活性 [15]。可以快速实施短循环运行来研究/优化工艺步骤，而无需包括使用光掩模技术开发测试芯片时通常需要的一套全面的测试结构。这为改进技术的快速开发和原型设计开辟了真正的可能性，因为更改设计只需要修改数字文件。然而，要充分利用这一机会，电子设计自动化 (EDA) 软件还有待进一步改进，包括布局