郭旭涵、苏翼凯团队在高计算密度散射介质任务推理光芯片取得重要进展
近期，bw西汉姆联中文郭旭涵教授、苏翼凯教授课题组与上海理工大学顾敏院士课题组在SOI（Silicon on Insulator, 绝缘衬底上的硅）平台上成功实现了基于散射介质的机器学习任务推理。研究团队在8μm×8μm的设计区域内，实现了最小特征尺寸为130nm(可通过90nm工艺的版图设计规则检验)的集成散射介质结构，并完成了鸢尾花分类任务的实验验证。此外，该设计方法具有良好的扩展性，可适用于更复杂的任务场景。研究团队通过仿真验证，在44.8μm×44.8μm的设计区域内实现了8×8图像分辨率的手写数字识别任务，识别准确率达到92.8%，进一步证明了集成散射介质在机器学习推理方面的应用潜力。相关成果以“High computational density nanophotonic media for machine learning inference”（高计算密度纳米光子学介质用于机器学习推理）为题发表于《Nature Communications》。
11/25/2025
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