فناوری جدید Caltech برای انتقال نوری روی تراشه‌های سیلیکونی | گامی مهم برای آینده هوش مصنوعی و دیتاسنترها

پژوهشگران مؤسسه فناوری کالیفرنیا (Caltech) موفق شده‌اند فناوری جدیدی برای هدایت نور روی تراشه‌های سیلیکونی توسعه دهند که میزان اتلاف آن به عملکرد فیبر‌های نوری نزدیک است؛ دستاوردی که می‌تواند مصرف انرژی دیتاسنترها، تراشه‌های هوش مصنوعی و رایانش کوانتومی را به شکل قابل‌توجهی کاهش دهد.

کد خبر: ۴۳۸۵۸۶

تاریخ : ۲۶ مرداد ۱۴۰۵ - ۱۷:۲۷

نوشته

شهرآرانیوز؛ دانشمندان Caltech در مطالعه‌ای که نتایج آن در مجله Nature منتشر شده، روشی تازه برای ساخت مدار‌های فوتونیکی ارائه کرده‌اند که امکان انتقال نور با اتلاف بسیار کم را روی تراشه‌های سیلیکونی فراهم می‌کند. این فناوری می‌تواند نسل جدیدی از تراشه‌های فوتونیکی را برای کاربرد‌هایی مانند هوش مصنوعی، ارتباطات پرسرعت، ساعت‌های اتمی، حسگر‌های دقیق و رایانش کوانتومی به وجود آورد.

چرا انتقال نور روی تراشه اهمیت دارد؟

امروزه بخش بزرگی از ارتباطات اینترنتی جهان از طریق فیبر‌های نوری انجام می‌شود. فیبر‌های نوری به دلیل استفاده از شیشه بسیار خالص و سطح فوق‌العاده صاف، نور را با کمترین میزان اتلاف منتقل می‌کنند.

اما در داخل تراشه‌ها و دیتاسنترها، انتقال داده‌ها همچنان تا حد زیادی به سیگنال‌های الکتریکی وابسته است که با افزایش مصرف انرژی و تولید گرما همراه هستند. به همین دلیل، صنعت فناوری در سال‌های اخیر به دنبال توسعه مدار‌های فوتونیکی (Photonic Integrated Circuits یا PICs) بوده است؛ مدار‌هایی که به‌جای الکترون، از نور برای انتقال اطلاعات استفاده می‌کنند.

مشکل اصلی این فناوری، اتلاف نور هنگام حرکت در مسیر‌های بسیار کوچک روی تراشه بوده است؛ محدودیتی که اکنون محققان Caltech تا حد زیادی آن را برطرف کرده‌اند.

فناوری جدید Caltech چگونه کار می‌کند؟

پژوهشگران برای ساخت مسیر‌های نوری یا «ویوگاید» (Waveguide) از ماده‌ای به نام ژرمانوسیلیکات (Germano-silicate) استفاده کرده‌اند؛ همان نوع شیشه‌ای که در ساخت فیبر‌های نوری به کار می‌رود.

این مسیر‌های نوری با استفاده از فناوری لیتوگرافی روی ویفر‌های استاندارد ۸ و ۱۲ اینچی ساخته می‌شوند؛ همان ویفر‌هایی که در تولید تراشه‌های رایانه‌ای استفاده می‌شوند. سپس مسیر‌های انتقال نور به‌صورت مارپیچی طراحی شده‌اند تا نور بتواند مسافت بیشتری را در فضایی بسیار کوچک طی کند.

یکی از مهم‌ترین نوآوری‌های این پروژه، فرآیندی موسوم به Reflow است. در این روش، سطح مسیر‌های نوری حرارت داده می‌شود تا ناهمواری‌های بسیار ریز آن از بین برود و سطحی تقریباً در مقیاس اتمی ایجاد شود. این کار باعث کاهش شدید پراکندگی نور و افزایش بهره‌وری انتقال داده می‌شود.

{$sepehr_key_240189}

عملکردی بهتر از فناوری‌های فعلی

تاکنون بسیاری از تراشه‌های فوتونیکی از ماده‌ای به نام سیلیکون نیترید (Silicon Nitride) استفاده می‌کردند. اما محققان Caltech می‌گویند فناوری جدید آن‌ها در طول موج‌های مرئی عملکردی بسیار بهتر دارد و رکورد‌های قبلی را تا حدود ۲۰ برابر بهبود داده است.

به گفته پژوهشگران، کاهش اتلاف نور باعث می‌شود لیزر‌های ساخته‌شده با این فناوری، نور همدوس را بیش از ۱۰۰ برابر بیشتر از نمونه‌های قبلی حفظ کنند؛ موضوعی که برای کاربرد‌های علمی و صنعتی اهمیت زیادی دارد.

تأثیر بر هوش مصنوعی و دیتاسنتر‌ها

رشد سریع هوش مصنوعی باعث شده دیتاسنتر‌ها به توان پردازشی و پهنای باند بسیار بیشتری نیاز داشته باشند. انتقال داده میان پردازنده‌ها و شتاب‌دهنده‌های AI یکی از مهم‌ترین عوامل مصرف انرژی در این مراکز است.

فناوری جدید Caltech می‌تواند ارتباط میان تراشه‌ها را با استفاده از نور انجام دهد؛ روشی که نسبت به انتقال الکتریکی، گرمای کمتر و مصرف انرژی پایین‌تری دارد. این موضوع می‌تواند در آینده به توسعه دیتاسنتر‌های کم‌مصرف‌تر و پردازنده‌های هوش مصنوعی سریع‌تر کمک کند.

کاربرد‌های فراتر از هوش مصنوعی

این دستاورد تنها به صنعت AI محدود نمی‌شود. پژوهشگران معتقدند فناوری جدید می‌تواند در زمینه‌های زیر نیز نقش مهمی ایفا کند:

ساعت‌های اتمی و سیستم‌های زمان‌سنجی بسیار دقیق

ژیروسکوپ‌ها و حسگر‌های فوق‌حساس

رایانش و ارتباطات کوانتومی

تجهیزات پزشکی و آزمایشگاهی پیشرفته

ارتباطات نوری نسل آینده

دستاورد جدید Caltech نشان می‌دهد که آینده تراشه‌ها تنها به کوچک‌تر شدن ترانزیستور‌ها وابسته نیست و فوتونیک سیلیکونی می‌تواند یکی از مهم‌ترین فناوری‌های نسل بعدی صنعت نیمه‌رسانا باشد.

اگر این فناوری به تولید انبوه برسد، تراشه‌هایی خواهیم داشت که به‌جای جریان الکتریکی، از نور برای انتقال اطلاعات استفاده می‌کنند؛ موضوعی که می‌تواند مصرف انرژی دیتاسنتر‌ها را کاهش دهد، سرعت پردازش سیستم‌های هوش مصنوعی را افزایش دهد و مسیر توسعه رایانش کوانتومی را هموارتر کند.