面向高精度光学卷积神经网络的非易失性 Sb₂S₃–ITO 制造后修整1 开篇导语光学卷积神经网络光学 CNN凭借超快运算速度、超低功耗优势被视作下一代人工智能算力芯片的核心赛道。依托马赫 - 曾德尔干涉仪MZI阵列搭建的可编程光子处理器是当下落地光学神经网络最主流的架构。光学卷积神经网络光学 CNN凭借超快运算速度、超低功耗优势被视作下一代人工智能算力芯片的核心赛道。依托马赫 - 曾德尔干涉仪MZI阵列搭建的可编程光子处理器是当下落地光学神经网络最主流的架构。但长久以来一道工艺难题死死限制着高精度光子 AI 芯片规模化集成晶圆加工带来的工艺偏差会不断累积相位误差导致 MZI 权重映射精准度持续下降各类传统相位修整方案又无法兼顾修整精度、CMOS 工艺兼容、生产成本与器件损耗极大阻碍了光学神经网络走向实用化。针对这一行业共性瓶颈大连理工大学曹暾教授课题组另辟蹊径将非易失性相变材料 Sb₂S₃与 ITO 微加热器结合研发出一套 CMOS 兼容的芯片制造后相位修整技术大幅修正干涉仪相位偏差最终将光学卷积神经网络推理准确率从 87% 提升至 98.2%。相关研究成果正式刊发于光子学领域顶刊 Laser Photonics Reviews。【图 1 插入集成 Sb₂S₃–ITO 修整单元的光子处理器架构与工作原理示意图】2 核心原理焦耳热调控相变结晶精准补偿 MZI 相位差整套修整系统核心由两大部分构成相变硫化锑Sb₂S₃薄膜、ITO 透明导电微加热器。研究团队利用电脉冲驱动 ITO 微加热器产生焦耳热精准调控 Sb₂S₃材料的晶态 - 非晶态可逆转变1.改变 Sb₂S₃结晶度可连续调控材料折射率以此抵消 MZI 两条光路之间的固有相位偏差2.Sb₂S₃属于非易失性相变材料断电之后相变状态永久保存无需持续供电维持权重完美契合光子计算低功耗需求3.整套器件结构适配标准 CMOS 代工产线无需特殊工艺改造量产适配性极强。团队通过系统解析 Sb₂S₃结晶动力学规律搭配优化后的阶梯电脉冲控制策略搭建起一套可控性极强的多级修整体系。【图 2 插入马赫 - 曾德尔干涉仪阵列完整修整过程动态表征图谱】3 硬核性能参数全方位突破多项指标达行业优秀水平经过多轮器件制备、调试与测试这套 Sb₂S₃–ITO 后置修整技术交出了一组亮眼量化指标✅ 可实现64 级连续可调修整状态档位划分精细✅ 相位修整精度高达 (0.6 ± 0.1)%✅ 器件端口不平衡度压低至 0.10 dB光路一致性极佳✅ 单个修整单元插入损耗仅 0.42 dB信号衰减微弱不会拖累光子芯片整体传输性能。【图 3 插入实测样品 1 器件实物显微照片】为验证方案可靠性研究人员完成 10 组独立 MZI 器件对照实验修整前后芯片性能差异显著所有样品均表现出高度统一的修整效果充分证实该技术具备出色的工艺稳定性与重复可用性。【图 4 插入Sb₂S₃连续修整、多级阶梯修整两组策略对比表征曲线图】4 热稳定性 动力学机理深挖筑牢器件长期工作基础相变材料的热稳定性、结晶弛豫特性直接决定光子芯片长期运行寿命。课题组细致探究了 Sb₂S₃薄膜结晶演化全过程厘清温度、脉冲时长、电压幅值对相变状态的调控规律明确了最优工作区间同时验证了器件在常规工作温度下不易发生状态漂移抗干扰能力优异。【图 5 插入Sb₂S₃修整单元结晶动力学与热稳定性测试结果图】大批量重复性测试结果显示多次循环修整、长时间静置后器件各项光学参数未出现明显退化这套后置修整方案鲁棒性强完全可以应用于大规模光子阵列芯片。【图 6 插入整套修整工艺稳定性、可重复性批量验证数据图】5 落地价值光学 CNN 准确率大幅跃升赋能可编程光子处理器集成未经过相位修整的 MZI 阵列光学卷积神经网络受工艺误差干扰手写数字识别任务推理准确率仅有 87%采用 Sb₂S₃–ITO 制造后修整技术校准所有干涉单元相位误差后网络推理准确率直接提升至98.2%算力精度实现质的飞跃。这项工作解决了光子芯片制造工艺误差难以修正的关键痛点既不用提升前端晶圆制造昂贵精度来规避偏差又能低成本、高精度完成芯片出厂后的校准调试兼顾功耗、损耗、兼容性与扩展性为下一代大规模可编程光子 AI 处理器提供了可行的标准化解决方案。6 论文详细信息标准出处引用格式J. Pang, R. Chen, S. Gao, S. Zhang, T. Cao. Non-Volatile Sb₂S₃–ITO Post-Fabrication Trimming for High-Precision Optical Convolutional Neural Networks[J]. Laser Photonics Reviews, 2026, e71146.
