得益于光纤通信在超高速数据传输领域的巨大成功，以及硅基光电集成的快速发展，光子计算正在被广泛而深入的研究。光子作为信息载体，相比电子，具有更多复用维度，例如振幅、相位、波长、模式等，进而具备更大的带宽、更快的速度以及更低的能耗，因此，光子计算是后摩尔时代集成电路发展的重要方向之一。与此同时，人工智能的兴起正在快速推动新型计算架构的发展，例如受人脑启发的神经形态计算。为了能够从硬件方面模仿大脑的功能，神经形态计算需要关注两种计算范式：存储计算一体化和人工神经网络。我们将非易失性相变合金材料（PCMs）和硅光技术相结合，实现光子存储和计算单元，基于光子器件构筑上述两种神经形态计算范式。首先，利用光学脉冲宽度调制技术实现多位光子存储器件，同时具备乘法累加的运算功能。然后，提出了基于PCMs的光子突触器件，是构筑光子人工神经网络的重要单元。近年来，我们在新型相变材料和光子关联学习方面也做了一些研究工作，拓展了相变材料在纳米光子学和光子计算领域的应用。 报告人简介：程增光，博士生导师，现任复旦大学微电子学院青年研究员，入选国家级海外青年人才计划，曾获中国科学院院长优秀奖。于2009年7月获得西安电子科技大学电子科学与技术专业学士学位。2009年9月至2015年1月就读于中国科学院国家纳米科学中心，获得凝聚态物理博士学位。2013年1月至2014年9月，在哈佛大学化学系从事访问研究，2015年9月至2020年1月在牛津大学材料系从事博士后研究。主要研究面向下一代计算技术的光子类脑突触器件、多位光子存储和逻辑器件，柔性可注射电子器件实现微创植入与体内检测，以及二维半导体器件的性能优化和传感测量等。在Nature Nanotechnology, Science Advances, Advanced Materials, Nano Letters，Optica等高水平学术期刊发表SCI论文28篇，引用2000余次，5篇论文入选ESI高被引论文。主持科研项目3项，包括国家重点研发计划课题1项，国家自然基金面上项目1项，上海市“科技创新行动计划”集成电路科技支撑专项1项。 |
