近日，智能科技学院顾敏院士、张轶楠教授团队在光学领域知名期刊《激光与光子学评论》（Laser & Photonics Reviews）上发表题为“基于二维钙钛矿纳米薄膜的超薄波分复用集成全息和光学神经网络”（Ultrathin, Wavelength-Multiplexed and Integrated Holograms and Optical Neural Networks Based on 2D Perovskite Nanofilms）的研究成果。智能科技学院助理研究员胡津铭博士、博士生祝圣亭为共同第一作者，顾敏院士和张轶楠教授为通讯作者，上海理工大学为唯一单位。
随着光学人工智能的飞速发展，基于衍射光学的全息神经网络因其更低的运行能耗和更快的计算速度已成为实现类脑光子芯片的一个重要平台。实现神经网络的光信息维度复用，不仅能够提升整体的网络算力，还可以极大提升其在大容量、高并行光计算场景中的处理效率。然而，现有的维度复用策略通常依赖复杂的光学共振结构或滤光片的使用，而且单层衍射层的厚度一般在光学波长范围，严重制约了网络的垂直集成度和其潜在的芯片化应用场景。
基于此，研究团队开发了一种新型的波长复用方法，通过选用强选择性吸收和超高折射率的二维钙钛矿纳米薄膜，采用飞秒激光图案化在亚10nm的厚度范围内实现了目标波长处显著的二元振幅调制（ΔT>60%）和超衍射极限的特征尺寸（<350nm）。此外，利用卤素阴离子工程策略，在400-515nm波长范围内实现了钙钛矿激子吸收峰的精准调谐。在此基础上，将不同卤化物计量比的多层钙钛矿衍射图案堆叠集成到CMOS平板探测器上，进而实现多波长复用的全息显示与神经网络的功能展示。该研究可为高信息吞吐量、高集成度三维纳米光芯片的构筑提供参考方案，有望推动钙钛矿在全息显示、光学人工智能等领域的应用发展。
该工作得到了上海市市级重大专项、上海市科委集成电路专项、上海市类脑光子芯片前沿科学研究基地、国家自然科学基金委员会、上海市科委、中国博士后科学基金会等单位的支持。
基于二维钙钛矿纳米薄膜的多波长复用全息与神经网络
论文链接：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/lpor.202401458
