下一代高速光网络的超快光子学

通信技术在最近的过去发展迅速，创新今天还在想象，第二天就变成了现实。超快光子学就是这样一个发展非常迅速的领域，每一次进步都提高了光通信网络的速度和效率。本文综述了用于下一代高速光网络的超快光子学及其最新进展。

图片来源:NeoLeo/Shutterstock.com

什么是超快光子学?

超快光子学是一门探索极短时间尺度光脉冲行为的科学领域，通常在小于皮秒10-12的范围内，允许以非常高的速度操作和传输信息，使其成为未来高速光网络的理想选择。超快光子学在很大程度上依赖于先进的光纤技术，这种技术可以传输超快脉冲，而不会造成高速光信号的明显失真或色散。通常，这些超快信号脉冲是由锁模激光器产生的，它通过同步激光腔中不同纵向模式的相位产生极短的脉冲流，从而在短时间内传输大量数据。高速光网络中的应用

高速光网络在数据中心、5G能力和互联网中有着广泛的应用。在云计算和大数据应用的驱动下，数据中心需要更快的互联互通。超高速光子学增强了这些数据中心内的通信基础设施，实现了服务器和存储单元之间的快速数据传输，并确保数据密集型应用程序的无缺陷运行。

同样，超快光子学可以通过为回程和前传连接提供高速、可靠的光链路来进一步增强5G功能。研究人员的目标是利用超快脉冲的速度和效率来增加长途光通信链路的容量并减少延迟，从而为响应更快的互联网基础设施做出贡献。

最新发展

光网络中的色蛋白在2023年的一项研究中，研究人员通过聚焦光活性黄色蛋白(PYP)并将其性能与细菌视紫红质(BR)进行比较，探索了色蛋白在高速光网络中超快全光交换的潜力。研究人员利用PYP水合薄膜进行飞秒瞬态光栅实验，证明了< 200-fs全光开关的可行性。与BR不同的是，PYP是一种水溶性蛋白质，更容易结合到被动结构中，具有实际应用的优势。

该研究表明，PYP薄膜在掺杂甘油或聚丙烯酰胺时，显示出亚皮秒的开关时间，为高速光网络中的超快光调制和路由开辟了可能性。这些发现表明，像PYP这样的色蛋白可能是开发光通信系统中超快速、经济高效的组件的有希望的候选者。

vcsel -神经元的超快光子学研究

在2019年的一项研究中，研究人员专注于人工激光神经元，特别是垂直腔表面发射激光器(vcsel - neuron)，展示了亚纳秒速度下脉冲信号的可控激发，比生物神经元的速度高出7个数量级以上。该研究探索了多种技术，包括光学和电子激发，来激活和抑制vcsel神经元的亚纳秒尖峰信号。

研究人员展示了相互连接的vcsel神经元之间的尖峰模式通信，为未来的高速光学神经形态网络铺平了道路。该研究结果揭示了vcsel -神经元执行各种神经激发的尖峰处理任务的能力，并通过实验演示了光子尖峰记忆模块和视网膜中神经元电路的超快模拟，所有这些都是用兼容当前光网络技术的现成vcsel完成的。

这一突破有望推动大脑启发计算和人工智能的发展。ross - nn的超快光学处理

在2022年的一项研究中，研究人员引入了一种新的方法，即循环光谱切片神经网络(ROSS-NNs)，用于高速光网络中的神经形态计算。这个硬件概念利用环路中的光滤波器，其中每个滤波器处理输入光信号的特定光谱片。

该方法将光信号传输范围扩展到60公里以上，波特率超过100 Gbaud，比最先进的数字均衡器高出四倍。ROSS-NN显着降低了复杂性，在数字域中需要不到100次乘法/位，从而将功耗降低了十倍。该方法可用于光通信和高速成像应用中的高效光子硬件加速器，提供超高速相干处理和最小化功耗。

挑战

随着技术的快速发展，新技术与旧基础设施的兼容性正在成为一个重大挑战。例如，将超快光子学集成到现有的光网络中提出了相当大的挑战，因为许多这些网络不是为这种信号传输设计的。

因此，在不破坏现有网络的情况下逐步采用超快光子学技术是必不可少的，但它阻碍了这种技术的快速采用。此外，这些下一代高速光网络还需要能够承受这种极快节奏信号传输且失真最小的新材料。

超快光子学是下一代高速光网络的基础，提供快速的数据传输速率和更快的通信。尽管挑战在于将这些技术与现有的基础设施相结合，并开发处理超快信号而不失真的材料，但随着材料科学、激光技术和光通信协议的不断研究和进步，超快光子学在通信技术中的潜力是非常光明的。

更多来自AZoOptics:什么是用于医学诊断的生物光子传感器?

参考文献及深入阅读

Andriolli, N.， Giorgetti, A.， Castoldi, P.， Cecchetti, G.， Cerutti, I.， Sambo, N.…& Paolucci, F.(2022)。光网络管理与控制:回顾与最新挑战。光交换与网络。https://doi.org/10.1016/j.osn.2021.100652

Kamiya, T.， &土屋，M.(2005)。超快光子学研究进展。日本应用物理杂志。https://doi.org/10.1143/JJAP.44.5875

汗,塔哈。(2024年2月5日)。关于数据中心集成光子学的知识。AZoOptics。检索于2024年2月19日https://www.azooptics.com/Article.aspx?ArticleID=2540

Kim, J， & Kaertner, f.x.(2010)。阿秒精度超快光子学。激光与光子学评论。https://doi.org/10.1002/lpor.200910003

Mero Krekic, S, M,火线,A。,& (Heiner z(2023)。利用掺杂色蛋白薄膜的超快全光开关。物理化学杂志。https://doi.org/10.1021/acs.jpcc.2c06232

Robertson, J.， Wade, E.， Kopp, Y.， Bueno, J.， and Hurtado, A.(2019)。超快脉冲激光神经元的神经形态光子网络研究。IEEE量子电子学专题杂志。https://doi.org/10.1109/JSTQE.2019.2931215

Saleh, a.a.， & Simmons, j.m.(2012)。全光网络的发展、优势、挑战和未来展望。IEEE学报。https://doi.org/10.1109/JPROC.2011.2182589

Serafino, G., Porzi, C., Falconi, F., Pinna, S., Puleri, M., D’Errico, A., ... & Ghelfi, P. (2018). Photonics-assisted beamforming for 5G communications. IEEE Photonics Technology Letters. https://doi.org/10.1109/LPT.2018.2874468

Sozos, K.， Bogris, A.， Bienstman, P.， Sarantoglou, G.， Deligiannidis, S.， & Mesaritakis, C.(2022)。使用循环光谱切片神经网络的高速光子神经形态计算。通信工程。https://doi.org/10.1038/s44172-022-00024-5

免责声明:这里表达的观点是作者以个人身份表达的观点，并不一定代表本网站的所有者和运营商AZoM.com Limited T/A azonnetwork的观点。本免责声明构成本网站使用条款与条件的一部分。