7月7日，我校电子工程学院信息光子学与光通信国家重点实验室教师徐兴元联合澳大利亚Arthur Lowery院士团队，在顶级光学期刊《Nature Photonics》发表题为“Self-calibrating programmable photonic integrated circuits”的研究论文。该工作提出并实现了自学习的可编程光子芯片，通过片上参考路径可实现任意双端口光子器件的相位恢复，结合自学习算法，有望彻底解决光子芯片的串扰和控制难题。
光子芯片由密集的分立集成光学元件组成，可提供超宽的模拟带宽与Petabits/s量级的信息吞吐速率，在光通信、信号处理、量子计算和人工智能等领域有广阔的应用前景。考虑到目前光子芯片的设计、加工、封测周期仍然较长，可编程重构、支持多种信息处理功能的新型光子芯片具有重要的研究应用价值。然而，目前可编程光子芯片的控制问题仍未充分解决，严重限制了其可控维度与实际应用。一方面，芯片加工误差与片上串扰，尤其是对于大规模、结构复杂的光子芯片，难以精确补偿。另一方面，芯片参数的实时测试仍较为困难—主要受限于外部测试路径引入的相位抖动或测量仪器的工作带宽。
徐兴元老师在论文中提出的自学习光子芯片由一个可编程处理核与具有最短延时的参考路径并联，组成最小相位滤波器，其幅频响应与相频响应一一对应，满足Kramers-Kronig关系。通过使用扫频激光器和光功率计测量芯片的插入损耗（即幅频响应的平方），并进行希尔伯特变换，即可得到芯片的相频响应。通过芯片的完整幅相信息可计算芯片的各器件参数，便于后续进行参数学习时直接对各器件进行反馈控制，大幅加速了收敛过程。此方案可精准地恢复芯片的相频响应，并通过自动控制算法实现对多种信号处理功能的学习，无需任何芯片先验知识，在25次迭代内即可收敛。此工作将大幅增进光子芯片的可控维度与性能，作为光子芯片的核心技术之一，推动光子技术在信号处理、光通信网络、量子计算、人工智能等重要领域的扩展和应用。
图：自学习可编程光子芯片工作原理
图源：https://www.nature.com/articles/s41566-022-01020-z
文章链接：https://www.nature.com/articles/s41566-022-01020-z#citeas
