港媒：中国科学家开发降低光速新技术，提升微芯片性能

光子芯片是一种利用光子而非电子来构成电路的微芯片，它们有着更低的功耗和更快的速度的优势。

然而，要设计出高效的光子芯片，就需要对光的速度进行控制和调节。

据香港知名国际媒体《南华早报》消息称，近日，一项来自中国科学院深圳先进技术研究院的研究引起了国际科技界的关注。

该研究团队称，他们找到了一种新的方法，可以让光在微芯片上的传播速度降低一万多倍，从而提高了这种被称为光子芯片的微芯片的性能和应用前景。

这项研究于1月5日发表在国际权威期刊《纳米快报》上。

为什么要让光变慢？

光的速度在真空中是一个恒定的常数，无法超越，但在其他介质中可以被减慢，从而增加光的可操作性。

当光被减慢时，光的能量密度就会增加，这意味着在相同的器件长度下，光与器件的有效作用距离变得更长，从而提高了光子器件的性能。

光的速度是光子芯片的一个重要参数，如果光的速度太快，那么光子就会很快地通过器件，没有足够的时间与器件发生有效的相互作用。

如果光的速度太慢，那么光子就会在器件中停留太久，导致能量的损耗和信号的衰减。

因此，中国科学家决定找到一个合适的光速，使得光子与器件的相互作用达到最佳。

如何让光变慢？

目前，控制光速的主流方法是依赖于超表面——一种由纳米结构组成的人造材料。

当光照射到这些纳米结构时，它们会产生共振，改变光的振幅和相位。这种方法可以实现对光的任意调控，包括光的反射、折射、聚焦、偏振和速度。

然而，这种方法也有一个缺点，就是光的损耗。这些人造原子对光的吸收和散射会导致光的损耗，降低光子的寿命，限制了光速减慢的程度。

为了解决这个问题，李光远博士的团队对所用的材料和结构设计进行了改进。

在材料的选择上，中国科学家选择了在感兴趣的波长范围内具有低或甚至无吸收损耗的材料。

例如，金属在红外光谱中有强烈的吸收，所以科学家使用了无损耗的硅材料。

但是，硅在可见光光谱中有强烈的吸收，所以在这些情况下，科学家使用了透明的材料，如氮化硅或二氧化钛。

在结构设计上，研究人员改进了一种叫做表面晶格共振的概念，它涉及到一种周期性的表面图案，以防止能量的损失。

中国科学家设计了一种由100纳米的硅纳米盘组成的周期性表面结构，这种设计将光的路径从纳米结构的内部转移到它们的表面，大大降低了材料的吸收损耗。

另外，一些由于散射而损失的光子被相邻的结构重新捕获，重新加入传播过程，延长了光子的寿命。

这项技术有什么应用和好处？

李光远博士说，这项技术还可以降低光子芯片的制造成本，增加它们的应用范围。

通过使用超表面技术，光子芯片可以像贴纸或积木一样薄，可以进行功能堆叠。

利用这项技术，研究人员近年来已经能够将光子芯片用于传感器、激光器和LED等设备。

这些光子器件的性能受到了超薄光子芯片中非常有限的作用长度的限制，通过使用慢光效应，性能可以显著提高。

除了这些应用之外，光子芯片还有着更广阔的前景，尤其是在人工智能和清洁能源方面。

近年来，人工智能的发展需要大量的计算资源，而传统的电子芯片已经遇到了能耗和速度的瓶颈。为了解决这个问题，一些研究人员和科技公司开始开发光子芯片，利用光的优势来实现更快、更高效的神经网络计算。

例如，麻省理工学院的研究人员开发了一种新型的光子芯片，可以用光来进行神经网络计算，理论上比传统的电子芯片节省了一千万倍的能量。但是，这种光子芯片也有一个缺点，就是它们的尺寸受到了光的波长的限制，无法实现大规模的神经网络。

而李光远博士的团队的技术，可以让光在微芯片上的传播速度降低一万多倍，从而使得光子芯片可以支持更大的神经网络，同时保持低能耗和高速度的优势。

另一个光子芯片的潜在应用是在核聚变领域。

核聚变是一种利用氢原子核的合并来释放巨大能量的过程，被誉为能源的“圣杯”。

然而，要实现核聚变，需要将氢气加热到比太阳的核心还要高的温度，这是一项极其困难的技术挑战。目前，人类最先进的核聚变实验装置是国际热核聚变实验反应堆（ITER），它的目标是在2025年实现首次点火，即产生的能量超过输入的能量。

但是，ITER的建造成本高达200亿欧元，而且它的体积相当于一个足球场，无法实现商业化。

为了降低核聚变的门槛，一些研究人员和创业公司开始探索使用激光来引发核聚变的可能性。例如，美国的洛克希德·马丁公司宣布了一种名为“紧凑型聚变反应堆”的概念，它使用激光来加热和压缩氢气，从而实现核聚变。但是，这种方法也需要大量的激光能量，而且激光的聚焦和对准也是一个难题。

而光子芯片，可以利用慢光效应来增强激光的能量密度和稳定性，从而提高核聚变的效率和可控性。

总之，李光远博士的团队的研究，为光子芯片的发展开辟了一条新的道路，让光在微芯片上的传播速度降低一万多倍，从而提高了光子芯片的性能和应用前景。

这项技术不仅可以降低光子芯片的制造成本，增加它们的应用范围，还可以为人工智能和清洁能源等领域带来革命性的变化。