1. 具有高 Q 值太赫兹手性光学响应的双层超表面，由连续体中的本征准多重束缚态驱动
Bilayer Metasurface With High-Q Terahertz Chiroptical Response Empowered by Intrinsic Quasi-Multi-Bound States in the Continuum
Authors: Suxia Xie, Siyi Sun, Weiwei Shen, Jingcheng Yang, Xin Guan, Jianghao Chen, Zhaoyou Zeng, Miaowenhao Sun
Date: November 15, 2024
Abstract: 本研究表明，单层和双层十字形结构中平面内反转和镜像对称性的破坏会导致连续体中的手性准束缚态（Q-BIC），具有高品质因子和接近统一的圆二色性（CD）。双层超表面在不增加复杂性的情况下实现了两个 Q-BIC，显示出手性 Q-BIC 和层数之间的正相关性，增强了手性光学响应的调制深度。双层超表面中模式 I 和模式 II 的品质因数（FOM）分别达到 357 RIU⁻¹ 和 914 RIU⁻¹，而单层为 85 RIU⁻¹，这表明太赫兹手性传感器的灵敏度更高。
Keywords: 连续体中的束缚态、Q 因子、手性准 BIC、圆二色性、太赫兹波
Link: https://opg.optica.org/jlt/abstract.cfm?uri=jlt-42-22-7765
2. 利用集成光反馈的硅基超快电光尖峰膜 III-V 激光器
Ultrafast Electro-Optic Spiking Membrane III-V Lasers on Silicon Utilizing Integrated Optical Feedback
Authors: Nikolaos-Panteleimon Diamantopoulos, Takuro Fujii, Suguru Yamaoka, Hidetaka Nishi, Shinji Matsuo
Date: November 15, 2024
Abstract: 本文介绍了 SiO2/Si 上新型尖峰膜激光器的实验结果，重点介绍了 350 nm 厚的膜结构，该结构实现了高光学限制，从而提高了处理速度并降低了功耗。报道了第一台双模尖峰激光器，能够通过电输入产生尖峰，其性能已得到证实，包括 60 GBaud 输入脉冲、超过 12.5 GHz 的尖峰速率和 10 ps 的脉冲宽度。成果还包括静态工作能量约为 1 pJ/尖峰和阈值能量为几百 fJ/尖峰，表明其稳定性和可重复性，这可能会推动神经形态光子片上系统在 AI 应用中的应用。
Keywords: 尖峰膜激光器、光学限制因子、双模动力学、电光兴奋性、神经形态光子片上系统
Link: https://opg.optica.org/jlt/abstract.cfm?uri=jlt-42-22-7776
3. 基于法布里-珀罗激光器作为全光可重构非线性节点的储层计算性能增强
Performance Enhancement of Reservoir Computing Based on Fabry-Pérot Laser as All-Optical Reconfigurable Nonlinear Node
Authors: Mladen Ž. Banović, Jasna V. Crnjanski, Marko M. Krstić, Dejan M. Gvozdić
Date: November 15, 2024
Abstract: 本文研究了使用基于法布里-珀罗激光二极管的可重构全光非线性节点来提高光子储存器计算机的性能。通过对具有不同计算需求的各种任务进行基准测试，研究表明可重构性为任务适应提供了灵活的计算能力。该研究利用大约 30 个虚拟节点的基本延迟线储存器计算机概念取得了最先进的成果。
Keywords: 光子储存器计算机、可重构性、全光非线性节点、法布里-珀罗激光二极管、延迟线储存器计算机
Link: https://opg.optica.org/jlt/abstract.cfm?uri=jlt-42-22-7785
4. Netcast：采用 WDM 定义的光学神经网络实现低功耗边缘计算
Netcast: Low-Power Edge Computing With WDM-Defined Optical Neural Networks
Authors: Ryan Hamerly, Alexander Sludds, Saumil Bandyopadhyay, Zaijun Chen, Zhizhen Zhong, Liane Bernstein, Dirk Englund
Date: November 15, 2024
Abstract: 本文研究了 Netcast 的性能和能效，Netcast 是一种用于边缘计算的光学神经网络架构，可将深度神经网络推理拆分到云服务器和边缘客户端之间。服务器使用波长复用调制器阵列将网络权重编码到光信号上，而客户端通过调制和时间积分检测实现矩阵矢量积。该研究确定串扰和检测器噪声是性能和能效的基本限制，并得到了推导的解析表达式和数值模拟的支持。
Keywords: Netcast、光学神经网络、边缘计算、波长复用、能源效率
Link: https://opg.optica.org/jlt/abstract.cfm?uri=jlt-42-22-7795
5. 使用可编程光子学的强度调制/直接检测系统的循环光谱切片接收器的实验研究
Experimental Investigation of a Recurrent Optical Spectrum Slicing Receiver for Intensity Modulation/Direct Detection Systems Using Programmable Photonics
Authors: Kostas Sozos, Francesco Da Ros, Metodi P. Yankov, George Sarantoglou, Stavros Deligiannidis, Charis Mesaritakis, Adonis Bogris
Date: November 15, 2024
Abstract: 本研究通过实验验证了循环光谱切片 (ROSS) 加速器在强度调制和直接检测 (IM/DD) 链路中的色散补偿，解决了 800G 和 1.6T 光收发器中的功率衰落问题。通过均衡 C 波段 80 公里的 64 Gb/s PAM-4 传输，ROSS 系统在高度色散信道中表现出显著改善，利用简单的前馈均衡器 (FFE) 来提高性能。使用两个滤波器节点，误码率 (BER) 从 0.11 降低到 1 × 10⁻² 以下，实现近两个数量级的 BER 增益，并使用三个节点接近 10⁻³。
Keywords: 光子计算、数字信号处理、强度调制、色散补偿、误码率
Link: https://opg.optica.org/jlt/abstract.cfm?uri=jlt-42-22-7807
6. 可编程光子集成电路的热串扰建模和补偿方法
Thermal Crosstalk Modelling and Compensation Methods for Programmable Photonic Integrated Circuits
Authors: Isidora Teofilovic, Ali Cem, David Sanchez-Jacome, Daniel Pérez-López, Francesco Da Ros
Date: November 15, 2024
Abstract: 光子集成电路通过实现更快、更节能的操作来增强光学计算，利用光信号进行矩阵乘法，尽管存在热串扰等挑战，影响编程精度。本研究训练并评估了三种模型来预测热串扰效应，在微环谐振器的功率谱中实现了 0.5 pm 的谐振波长偏移建模误差。通过补偿串扰引起的波长偏移对模型进行了实验验证，其中一个模型展示了泛化能力，并在未训练的芯片区域实现了 2.0 pm 的均方根误差。
Keywords: 光子集成电路、光计算、热串扰、微环谐振器、谐振波长偏移
Link: https://opg.optica.org/jlt/abstract.cfm?uri=jlt-42-22-7816
7. 扩展光子神经网络：利用时空复用 Xbar 的硅光子 GeMM
Scaling Photonic Neural Networks: A Silicon Photonic GeMM Leveraging a Time-space Multiplexed Xbar
Authors: Stefanos Kovaios, Ioannis Roumpos, Miltiadis Moralis-Pegios, George Giamougiannis, Mathias Berciano, Filippo Ferraro, Dieter Bode, Srinivasan Ashwyn Srinivasan, Marianna Pantouvaki, Nikos Pleros, Apostolos Tsakyridis
Date: November 15, 2024
Abstract: 我们展示了一种用于光学神经网络应用的基于硅光子 Xbar 的通用矩阵乘法器 (Xbar GeMM)，利用混合时空复用方案来支持大矩阵维度。硅光子加速器在相干 M × N Xbar 中使用高速输入和加权节点融合空间和时分复用技术，并通过采用 56 GHz 带宽电吸收调制器的 2 × 2 Xbar 进行验证。以 5、10、20、30 和 50 GBd 的计算速率进行实验验证，在 2 × 2 矩阵上实现 2100 个乘积，在 IRIS 数据集上的准确率高达 93.3%。
Keywords: 硅光子 Xbar，通用矩阵乘法器，光神经网络，时空复用，电吸收调制器
Link: https://opg.optica.org/jlt/abstract.cfm?uri=jlt-42-22-7825
8. 用于高性能计算和人工智能加速器的光子电子集成电路
Photonic-Electronic Integrated Circuits for High-Performance Computing and AI Accelerators
Authors: Shupeng Ning, Hanqing Zhu, Chenghao Feng, Jiaqi Gu, Zhixing Jiang, Zhoufeng Ying, Jason Midkiff, Sourabh Jain, May H. Hlaing, David Z. Pan, Ray T. Chen
Date: November 15, 2024
Abstract: 由于人工智能的快速发展，对计算能力的需求激增，促使人们寻找超越传统电气数字计算的替代计算范式。集成光子学，特别是光子集成电路 (PIC)，具有低延迟和高带宽等优势，适用于高性能计算和硬件 AI 加速器。本综述概述了基于 PIC 的 AI 数字和模拟计算的进展，讨论了实施挑战，并提出了克服这些问题的策略，同时强调了光学计算的未来驱动力。
Keywords: 计算能力、人工智能、集成光子学、光子集成电路、光学计算
Link: https://opg.optica.org/jlt/abstract.cfm?uri=jlt-42-22-7834
9. 硅光子学中模分复用在通信和计算领域的新进展
Recent Advancements in Mode Division Multiplexing for Communication and Computation in Silicon Photonics
Authors: Kaveh Rahbardar Mojaver, Seyed Mohammad Reza Safaee, Sunami Sajjanam Morrison, Odile Liboiron-Ladouceur
Date: November 15, 2024
Abstract: 本研究提出了一个与标准 220 nm 硅光子学代工厂兼容的模分复用 (MDM) 组件综合库，包括热光移相器和模式多路复用器。MDM 已成功应用于光通信和计算，在经典和量子计算应用中均表现出更高的吞吐量和更高的准确性。主要成果包括可重构光分插复用器的模式选择开关、多模乘法累加运算以及多模光子量子处理器的进步。
Keywords: 模分复用、硅光子学、光通信、光计算、工艺设计套件
Link: https://opg.optica.org/jlt/abstract.cfm?uri=jlt-42-22-7860
10. 基于卷积对抗自动编码器的光子晶体光纤逆向设计参数空间压缩与随机结构自动生成
Parameter Space Compression and Random Structure Automatic Generation for the Inverse Design of Photonic Crystal Fibers Based on Convolutional Adversarial Autoencoder
Authors: Haomiao Yu, Wei Huang, Fangxin Xiao, Binbin Song, Shengyong Chen
Date: November 15, 2024
Abstract: 本文利用卷积对抗自动编码器（CAAE）和前向预测卷积神经网络（PCNN）对光子晶体光纤（PCF）进行自动优化和逆向设计。CAAE将二维结构参数矩阵压缩为36维高斯超参数空间，并通过解码器独立生成随机PCF。研究还通过迁移学习以最少的训练数据生成不同晶格排列的PCF，从而提高了优化方法的灵活性和效率。
Keywords: CAAE, PCNN, photonic crystal fiber, optimization, refractive index distribution
Link: https://opg.optica.org/jlt/abstract.cfm?uri=jlt-42-22-7871
11. 光诱导人工突触与 AlGaN 量子阱 DUV 源集成，用于神经形态计算
Light-Induced Artificial Synapse Integrated With AlGaN Quantum Well DUV Source for Neuromorphic Computing
Authors: Ziqi Ye, Jiangxiao Bai, Hao Zhang, Shunpeng Lu, Zhiming Shi, Xiaojuan Sun, Dabing Li, Yongjin Wang
Date: November 15, 2024
Abstract: 本研究提出一种基于AlGaN量子阱结构的光诱导单芯片人工突触，实现了集成性和兼容性的新突破。该器件展现了关键的突触行为（如兴奋性突触后电流等），并通过人工神经网络模拟实现了94.5%的手写图像识别准确率，展现了在神经形态视觉系统中的潜力。
Keywords: artificial optoelectronic synapses, bio-inspired neuromorphic devices, AlGaN quantum well structure, excitatory postsynaptic current, artificial neural network
Link: https://opg.optica.org/jlt/abstract.cfm?uri=jlt-42-22-7882
12. 基于矢量空间维度扩展的光子非线性合成
Photonic Nonlinear Synthesis by Vector-Spatial Dimension Expansion
Authors: Wenkai Zhang, Bo Wu, Jingcheng Li, Hailong Zhou, Jianji Dong, Xinliang Zhang
Date: November 15, 2024
Abstract: 本研究引入了一种光子非线性合成器（PNS），通过矢量空间维度扩展增强光学非线性。实验展示了具有八个非线性通道的集成PNS，成功实现了逻辑门、状态机预测以及曲线拟合等功能，显著推进了光学非线性计算的发展。
Keywords: photonic nonlinear synthesizer, optical nonlinearity, discrete nonlinear functions, logic gates, vector-spatial dimension expansion
Link: https://opg.optica.org/jlt/abstract.cfm?uri=jlt-42-22-7888
13. 通过数据驱动的特征模扩展实现计算高效的纳米光子设计
Computationally Efficient Nanophotonic Design Through Data-Driven Eigenmode Expansion
Authors: Mehmet Can Oktay, Kazim Gorgulu, Emir Salih Magden
Date: November 15, 2024
Abstract: 本研究提出了一种基于特征模散射矩阵的纳米光子设计方法。该方法通过数据驱动并行处理实现了快速电磁计算，精度与3D-FDTD相当，并成功设计了高性能的波导器件，在光子设计中展示了优异表现。
Keywords: data-driven approach, eigenmode scattering matrices, electromagnetic computations, nonlinear optimization algorithms, integrated optical devices
Link: https://opg.optica.org/jlt/abstract.cfm?uri=jlt-42-22-7894
14. 单片硅光子线性代数加速器助力下一代大规模 MIMO
Monolithic Silicon-Photonics Linear-Algebra Accelerators Enabling Next-Gen Massive MIMO
Authors: Tzu-Chien Hsueh, Yeshaiahu Fainman, Bill Lin
Date: November 15, 2024
Abstract: 本研究提出了一种基于单片硅光子（M-SiPh）技术的片上系统（SoC）线性代数加速器，通过波分复用和高维矩阵计算提高计算密度和能效，为大规模MIMO技术提供高效的线性代数解决方案。
Keywords: SoC, WDM, M-SiPh, MIMO, linear-algebra
Link: https://opg.optica.org/jlt/abstract.cfm?uri=jlt-42-22-7903
