NTT Research создала первый программируемый фотонный чип с функцией переключения

NTT Research создала первый программируемый фотонный чип с функцией переключения

Исследователи NTT Research совместно с Корнельским и Стэнфордским университетами разработали первый в мире программируемый нелинейный фотонный волновод, способный выполнять множество функций на одном чипе. Результаты исследования опубликованы в журнале Nature 8 октября 2025 года. Устройство ломает традиционную парадигму «один прибор — одна функция», что кардинально меняет подход к созданию оптических систем.

Обычные фотонные устройства могут выполнять только одну заранее определенную задачу, зафиксированную во время производства. Новый чип использует кремний-нитридное ядро, нелинейность которого можно динамически изменять с помощью структурированных световых паттернов. Когда на устройство проецируется программирующий свет, он создает определенные паттерны оптической нелинейности, которые определяют функцию прибора. Представьте конструктор, где одни и те же детали можно пересобирать для получения разных механизмов — только здесь вместо деталей используется свет.

С помощью нового устройства ученые успешно продемонстрировали произвольное формирование импульсов, широко настраиваемую генерацию второй гармоники и голографическую генерацию структурированного сРынок фотонных интегральных схем прогнозирует рост до более 50 миллиардов долларов к 2035 году по данным IDTechEx. Программируемый чип может снизить затраты на НИОКР и производство на несколько порядков, поскольку одно устройство заменяет множество специализированных.

Технология показывает особую перспективность в квантовых вычислениях, где программируемые квантовые преобразователи частоты и квантовые источники света могут обеспечить более гибкие вычислительные архитектуры. В телекоммуникациях широко настраиваемые источники света улучшат инфраструктуру 5G и 6G. Кроме того, возможность программировать функциональность после изготовления означает, что устройства можно корректировать для исправления производственных дефектов, что кардинально повышает выход годных при массовом производстве.

Источник новости и обложки: ntt-research.com


Главред proglib.io (01.2022-10.2025). Опубликовал более 800 статей и запустил имейл-рассылки о нейросетях и разработке. Пишу на Python.

Аватар пользователя Мирослав Кунгуров