关键词：光子集成电路、环形谐振器、Chip-in-the-Loop炒股平台入配资平台
光子集成电路（PICs）凭借其在光信号处理和光子计算中的巨大潜力，正成为光通信、人工智能和量子技术等领域的核心技术。
然而，基于微环谐振器（MRRs）的大型PICs在编程上面临重大挑战：传统方法依赖复杂校准，计算复杂度随设备数量呈指数增长，且易受制造偏差、热串扰和温度漂移的影响。
香港中文大学电子工程系团队在《Optica》期刊发表突破性研究，提出了一种创新的ChIL（Chip-in-the-Loop）方法，彻底摒弃传统校准需求，为大规模PICs提供高效、精准的控制方案，助力光子技术的实用化。
ChIL核心：芯片驱动的智能优化
ChIL（Chip-in-the-Loop） 是一项颠覆性的无需复杂校准的高精度大规模微环控制方法。通过将光子芯片直接融入优化循环，实现实时、高精度控制。
展开剩余64%其创新在于摒弃传统查找表（LUTs）或复杂热串扰矩阵（复杂度高达O(k^N)或O(N^2)），仅需一次性测量环境无关参数（如调谐效率，单位nm/mA²）。
ChIL利用类梯度下降算法，通过并行调整电流，最小化权重误差，直接在芯片上捕获制造偏差、热串扰和温度漂移等不完美因素。即使忽略设备变异和热串扰的梯度估算，ChIL仍能高效收敛，通常仅需约10次迭代即可达到目标权重。
这种方法简化编程流程，对环境波动展现卓越鲁棒性，为大规模光子电路的动态控制提供了理想解决方案。
超9位精度与97%分类准确率
研究团队在一块4×4硅基MRR权重库芯片上验证了ChIL的卓越性能。在100组目标权重测试中，ChIL实现超过9位的编程精度，远超传统LUTs方法，尤其在热串扰环境下表现突出。即使在±2°C温度漂移下，ChIL无需重新校准即可保持高精度。
在光子计算应用中，ChIL成功驱动光子特征向量求解器和光子神经网络（PNN）。在MNIST手写数字分类任务中，ChIL将分类精度从传统LUTs方法的20%提升至97%，与数字计算机性能一致，展现出媲美数字计算的数值精度。
光子计算的未来引擎
ChIL技术以其高精度、高效性和鲁棒性，为大规模光子集成电路编程带来革命性突破。相比传统方法，ChIL将校准复杂度从指数级降至常数级，减少对额外光学器件的需求，降低控制成本，同时适应动态环境变化。
这项技术不仅推动光子神经网络和光子计算的实用化炒股平台入配资平台，还为光通信、光互连和量子技术等领域的PIC应用打开了新局面。ChIL的出现弥合了模拟光子计算与数字电子计算在精度上的差距，为下一代光子技术的发展注入强劲动力。
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