### 光學神經網絡基礎
光學神經網絡利用光子替代電子進行信息處理，具有低延遲、高帶寬和低功耗優勢。核心組件包括衍射光學元件（DOE）、馬赫-曾德爾干涉儀（MZI）和微環諧振器。
- 衍射神經網絡（DNN）：通過多層衍射光柵實現線性變換，訓練時需優化相位分布。
- 全光神經網絡（AONN）：集成非線性光學材料（如鈮酸鋰）實現激活函數。
超表面設計方法
超表面由亞波長結構組成，可通過電磁調控實現光束整形、偏振轉換等功能。設計流程分為：
- 正向建模：使用時域有限差分法（FDTD）或嚴格耦合波分析（RCWA）仿真電磁響應。
- 逆向設計：結合拓撲優化或深度學習（如生成對抗網絡）自動生成結構參數。
示例代碼（Python調用Lumerical FDTD API）：
import lumapi
fdtd = lumapi.FDTD()
fdtd.addvar("x", [0, 100e-9]) # 納米柱寬度參數
fdtd.run("optimization_script.lsf")
光芯片集成技術
硅光平臺（如SOI）和III-V族材料（如InP）是主流選擇。關鍵挑戰包括：
- 耦合效率：設計錐形波導或光柵耦合器降低插入損耗。
- 工藝容差：采用冗余設計補償制造誤差，如可調諧MZI陣列。
學習資源與工具
- 開源工具：
- Meep（FDTD仿真）
- Neuroptica（光學神經網絡模擬）
- 課程：MIT 6.S974《Optical Machine Learning》
- 文獻：《Nature Photonics》超表面綜述（DOI:10.1038/s41566-020-0684-z）
職業發展路徑
光芯片工程師需掌握跨學科技能：
- 基礎理論：電磁場理論、半導體物理
- 實踐能力：潔凈室工藝（電子束光刻、干法刻蝕）
- 行業認證：Lumerical或COMSOL認證工程師
行業需求集中在量子計算、自動駕駛激光雷達和數據中心光互連領域。頭部企業包括Intel硅光事業部、Lumentum和初創公司Lightmatter。
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