Pine 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
现在，在芯片中也可以用声波传输数据了。
看到这里你可能会疑惑：
光学芯片不是还在发展中，怎么又出来个声学芯片？
其实，声学集成电路一直都在发展，声波相较于光来说速度会更慢，但这种“迟缓”的属性未尝不是一件好事——
在设计量子电路时，为了提升探测精度，需要不断引入新材料，让载波信号在尽量短的距离内“折返”以获取数据。
如果用速度更快的光波，“折返”一次所需的距离会更大，可能会超出现有设备能测量的范围，也限制了探测精度的进一步提升。
因此，声学芯片一直是量子计算的研究方向之一。
但在之前，声学芯片一度遭遇瓶颈，大部分芯片材料无法以低损耗、可扩展的方式控制声波。
现在，哈佛大学的相关研究终于表明：
声波在芯片中传输数据也是有可能的，通过一种特殊的芯片结构，就能够很好地控制并传递声波。
那么这个声学芯片具体长啥样，咱们接着往下看。
芯片中声波怎样传输数据？
在传统的电学芯片中，用来传输数据的是电子，它通过像晶体管之类的元件进行调制，将输入的数据编码，输出0、1或者高、低电平。
而在光子芯片中，它则是对光子进行调制，具体也就是将光子作为载波，用于传输信号源。
传输的介质是一种叫“波导”的东西，它会给光子提供一个传输的狭窄通道。
我们所要讲的声学芯片呢，原理和光学芯片差不多。
用什么调制声波？
在哈佛团队这篇研究中，他们展示了一种可扩展声-电平台，可以用来设计声学芯片。
首先需要设计一个电-声调制器，它可以用来调制声波。
电-声调制器，我们可以从它的名字中猜出它的作用：
就是通过施加电压来使波导（也就是传播介质）发生弹性响应，进而来调节声波的振幅、相位等。
因此，哈佛团队的电-声调制器是在一个集成的铌酸锂(LN)平台上制作的，b图可以清楚地看到，SiN在LN基板上沉积，中间形成了声波的波导。
采用铌酸锂(LN)是因为其具备良好的压电性能，即施加电压LN会产生相应的弹性形变。
接下来，我们来看看声波是从哪里来的，在调制之前经历了什么？
电-声调制器的两端，有两对叉指换能器（IDT），它的作用是实现声-电换能，可以用于电激发和检测微波声波。
因为IDT的宽度大于声波波导的宽度，所以需要使用锥形波导结构将波耦合到声波波导中。
最后，声波传入到波导之后，怎么来调制声波呢？
这时就需要一个电场，通过生成电压，调制声波。
因此，在SiN上沉积了一层铝电极，在两个铝电极上接通电源，便产生一个电场。
这便是“电-声调制器”的基本构造了。
那它是如何通过对声波进行调制，来实现数据传输的呢？
如何调制声波以实现信号传输
在波导中，声波是被直接调制的。
在调制电极上施加直流偏置电压时，图b可以观察到声波的相位移动了π/2。
如果想要改变声波的振幅，该如何调制呢？
哈佛团队通过构建推拉结构中的声马赫-曾德尔干涉仪(MZI)来实现。
输入的声波在两个MZI臂之间被平均分割。施加在这两个波导上的电场方向相反，两个分裂波在每一臂上传播时的相位刚好是相反的。
可以结合这个图来看：
上面已经提到，通过改变施加在电极上的电压可以控制相位，随后，两个波重新结合时，振幅就会产生相应的改变。
除此之外，电-声调制器还可以进行声波的非互易调制。
基于非互易性的器件，是很多非传统量子计算、量子测量和量子网络等特殊量子信息处理协议中不可或缺的一部分。
声波的非互易性，就是指声波在介质中沿着相反的方向传输产生的损耗不同。
那声波的非互易性怎么依靠调制器来实现呢？
将调制电极分成三段，通过调整施加于每个电极上的调制信号的相对相位，来控制准移动电场的波数。
可以看图b，当调制信号在一个方向与移动声波相位匹配、但在相反方向不匹配时，便实现了非互易声波调制。
声学芯片研究的意义
电声调制器在低温兼容性、调制效率、制造简单性和可扩展性方面具有显著的优势，这使大规模集成的声学信息处理系统成为可能。
相较于电磁波的芯片，声波芯片还有一些潜在的优势，声波很容易被限制在微小的波导结构中，且互不干扰，并且它们与系统的其他部分有很强的相互作用。
哈佛大学教授Marko Lončar也表示：
声波很有希望成为量子和经典信息处理芯片上的信息载体。
如果你想更加深入地了解声学芯片的话，可以戳下文的论文链接了解。
论文地址：
https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2101/2101.01626.pdf
参考链接：
[1]https://www.tweaktown.com/news/87151/brand-new-computer-chip-uses-sound-waves-for-data-not-electricity/index.html
[2]https://newatlas.com/computers/harvard-acoustic-computer-chip-sound-waves/
— 完 —
量子位 QbitAI · 头条号签约
关注我们，第一时间获知前沿科技动态
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。