类脑光子芯片重要里程碑：时域可编程全息衍射神经网络

01导读

近日，上海理工大学智能科技学院顾敏院士、张轶楠教授团队研发出一种基于飞秒激光钙钛矿水合纳米光刻的时域可编程全息图，该全息图能够在时间维度实现多个独立全息图像的时序复用，并且通过多层级联首次实现了具有类脑记忆推理功能的时域可编程衍射神经网络。

相关成果以“Femtosecond laser direct nanolithography of perovskite hydration for temporally programmable holograms”为题，于2024年8月6日发表在Nature Communications上。

02研究背景

以ChatGPT为代表的人工智能浪潮正在席卷全球，对基于冯·诺依曼架构的电子计算机芯片算力和能耗提出了严峻的挑战。类脑光子芯片模仿人类大脑神经网络架构，利用光子代替电子进行光计算，具有速度快、能耗低、带宽高等优势，是人工智能技术可持续发展的重要驱动力。近年来，基于光学数字化全息技术的衍射神经网络由于具有高分辨率、高集成度和高算力的优势，成为光计算的一个重要平台，是实现类脑光子芯片的重要技术路径。

然而，衍射神经网络的光学权重一经加工便难以调谐，尤其不具备时域可调谐特性，无法直接实现类脑存算一体化。尽管研究人员先后使用空间光调制器和数字化超表面演示了实时可编程的衍射神经网络。这些方法依赖设计复杂、体积庞大的外部驱动电路，神经元大小在数微米到毫米之间，并且缺乏类脑计算中最为重要的记忆效应。因此，如何在纳米尺度进行神经网络的时域可编程仍然是类脑光子芯片面临的重大挑战。

03研究创新点

为了解决上述问题，顾敏院士和张轶楠教授提出了飞秒激光钙钛矿水合纳米光刻的数字化时域可编程全息图（图1）。钙钛矿是近十年来光伏界最具吸引力的半导体材料，由于其本征的离子晶体特性，钙钛矿在潮湿的环境下会经历水合水解，进而引起化学结构和光学性质的变化。研究发现飞秒激光光刻钙钛矿不仅可以在纳米尺度（~300纳米）上改变钙钛矿的局部光学性质，而且可以在单像素水平操控其水合水解动力学过程。这主要源于飞秒激光聚焦辐照下的双光子吸收诱导钙钛矿有机分子层的剥离，从而形成纳米级无机层并调控钙钛矿的水合水解速度。利用这一独特的光刻技术，结合先进的逆向设计算法，他们实现了多幅独立全息图的时域低串扰复用。

图1飞秒激光钙钛矿水合纳米光刻时域全息图。(a) 钙钛矿全息图的加工示意图和样品照片；(b) 激光功率密度对透射率和水合时间常数的控制；(c) 时域可编程全息示意图。

生物神经网络的一大特性是神经元的可塑性（plasticity），简单地说是指大脑修改神经元之间的连接强度，从而在功能上学习并适应不断变化的环境。因此如何在光学层面设计出具有可塑特性的衍射神经网络具有重要的科学意义。研究人员通过级联具有时域可编程的全息图形成光学衍射神经网络，在神经网络算法中引入时间参量，首次实现了具有记忆推理功能的时域可编程衍射神经网络（图2），所设计的网络功能会随着时间的推移而变化。他们演示了神经网络从简单的数字图像分类到更复杂的数字和时装图像同时分类，以模仿人脑的学习与记忆功能演变。此外，该网络神经元密度可高达每平方厘米十亿个，潜在算力高达每秒四十万亿亿次（Zetta operations per second）。

图2时域可编程全息衍射神经网络。(a) 双层全息神经网络推理示意图，在时间 T1 和 T2 分别具有数字和数字+时装图像分类功能； (b) T1 和 T2 时刻的神经网络光学互连示意图；(c, d) 仿真和实验的振幅全息图、显微图像及相应的分类结果。

04总结与展望

该研究提出了纳米级特征尺寸和像素级时间动态控制的飞秒激光光刻钙钛矿方法，实现了时域可编程全息图和具有类脑记忆推理功能的时域全息神经网络。该工作首次将时间这一物理维度引入到全息神经网络中，突破了传统三维衍射神经网络框架，是类脑存算一体化光子芯片发展的重要里程碑，将对全息显示和数据存储、高维光学加密和光学人工智能产生重要影响。

上海理工大学智能科技学院张轶楠教授、祝圣亭博士生为共同第一作者，顾敏院士和张轶楠教授为通讯作者，胡津铭助理研究员为合作作者。该研究工作得到了上海市市级科技重大专项、上海市类脑光子芯片前沿科学研究基地、上海市高校特聘教授（东方学者）、国家自然科学基金项目和上海市科学技术委员会的支持。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-024-51148-5