米国科学アカデミー紀要の表紙記事!中国チームがウェーハレベルで製造可能な人工知能適応型マイクロ分光計をリリース

光の波長検出は科学研究や産業応用において重要な役割を果たしており、分光計は不可欠な分析ツールです。現在、かさばる従来の分光計では、増大するスペクトル検出技術のニーズを満たすことができなくなりました。小型化が分光計の開発の唯一の方法となっています。マシンビジョン、環境モニタリング、医療診断など、さまざまな分野で大きな応用の可能性を秘めています。

分光計の小型化にはさまざまな技術的手段があり、人工知能アルゴリズムに依存する計算再構成分光計が近年業界で大きな注目を集めています。この分光計は高速コンピューティングを使用して物理的な分光コンポーネントの作業負荷を部分的に置き換え、機器のサイズと重量をさらに削減します。

しかし、スペクトル形態の多様性と信号の疎性の仮定により、過去に報告された再構成されたマイクロ分光計は通常アルゴリズムパラメータの手動校正を必要とし、そうしないと測定されたスペクトルの復元結果が歪む可能性があります。同時に、このタイプの分光計が集積回路技術を通じて大量生産を直接達成できるかどうかはまだ検証されていません。

このような背景のもと、復旦大学材料科学部のメイ・ヨンフェン教授と国際知能ナノロボット・ナノシステム研究所の研究グループは、「CMOS-自己参照集積ファブリーを備えた互換性のある再構成分光計の研究結果」と題する論文を発表した。 -ペロー共鳴器」、この成果は今号の表紙記事にも選ばれました。

研究チームは、統合された自己参照狭帯域フィルタリング チャネルを通じて、従来の分光計と計算再構成分光計の利点を組み合わせた、新しい小型再構成分光計の設計を提案しました。これにより、人工知能アルゴリズムが高次元パラメータ空間でスペクトルとアルゴリズム パラメータを同時に検索できるようになります。さらに、分光計は成熟した集積回路プロセスを通じてウェーハレベルで製造でき、ミリメートルレベルの寸法を備えているため、ほとんどの小型スペクトルテストのニーズを満たすのに十分です。

研究のハイライト:

* この研究では、可視光帯域全体 (400 ～ 800 nm) で正確なスペクトル再構成機能を発揮し、約 2.5 nm の分解能と約 0.27 nm の平均波長偏差を達成する、新しい小型再構成分光計の設計を提案します。 5,806* この研究は、多用途で非常に堅牢な小型再構成分光計を実現するための新しいアイデアを提供します。成熟した CMOS 集積回路技術を使用して、小型スペクトル検出システムの CIS への統合を促進することが期待されます。画像モジュール

* この分光器の性能は市販の光ファイバー分光器の性能に近いですが、コストと体積は大幅に削減されます。

用紙のアドレス:
https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2403950121

オープンソース プロジェクト「awesome-ai4s」は、100 を超える AI4S 論文の解釈をまとめ、大規模なデータ セットとツールを提供します。

https://github.com/hyperai/awesome-ai4s

データセット: 異なるスペクトル導出方法を異なるデータセットに適用します。

研究者らは、顕微分光計から得られた電流データを狭帯域チャネル電流と総チャネル電流の 2 つのデータセットに分割し、各データセットに異なるスペクトル導出方法を適用しました。

* 狭帯域データセット

設計のファブリ・ペロー (FP) キャビティ内の狭帯域フィルタリング機能チャネルによって測定された電流を含みます。このデータセットについて、研究者らは、各チャネルの応答電流をその応答性で割ることにより、自己参照スペクトルと呼ばれるポイントツーポイントのスペクトル曲線を直接導出しました。

* 全チャンネルデータセット

狭帯域チャネルを含むすべてのチャネルからの電流が含まれます。このデータセットについて、研究者らは、アルゴリズムの再構成されたスペクトル結果と自己参照スペクトル (狭帯域チャネルから導出された) を比較することによってアルゴリズム パラメーターを繰り返し最適化し、スペクトル曲線の最適な再構成と復元を実現しました。

動作原理: 自己参照スペクトルを導入することにより、正確で安定したスペクトルを再構築します。

下の図 A は、従来の分光計 (従来の分光計) の動作原理を示しています。狭帯域フィルターを使用してさまざまな波長を区別し、対応するフィルターを通過する光の量に基づいて各波長の強度が直接測定されます。このプロセスは「ポイントツーポイント」マッピングとして説明できますが、得られるスペクトルは粗いですが、各フィルターの対応する波長位置は比較的正確です。

上の図 B は、典型的な再構成型分光計の動作原理を説明しています。分光計は、未知のスペクトルを収集したデータにエンコードし、パラメータ Φ を使用した教師ありアルゴリズムを通じてこれらのデータをスペクトルに再構成します。このアルゴリズムは、スペクトル パラメーター空間 S 内の最小損失関数 (最小コスト関数) を検索します。これは通常、チホノフや全変動などの正則化手法を通じて実装されます。この再構成では高分解能のスペクトルを取得できますが、パラメータ Φ の選択が異なると最小損失関数も異なる可能性があるため、結果が不安定になる可能性があります。

下の図Cは、この研究で提案された自己適応型分光計の動作原理を示しています。スペクトルをアルゴリズムのデータとしてエンコードすることに加えて、分光計は従来の方法で大まかな自己参照スペクトルも提供します。この自己参照を通じて、スペクトル パラメーター空間 S とアルゴリズム パラメーター空間 Φ で 2 レベルの最適化を達成でき、高次元をカバーする最小損失関数の検索が可能になります。これにより、最適なパラメータを自動的に選択して全体的な最小コスト関数を特定することにより、正確かつ安定したスペクトル再構成が可能になります。

以下の図は、適応スペクトル再構成プロセス、適応アルゴリズムをさらに示しています。

具体的には、小型分光計には従来のスペクトル測定用の一連の狭帯域チャネルがあるため、スペクトル センシング用に 2 セットの電流データが提供されます。最初のグループは狭スペクトル応答チャネルの電流です。特定の帯域のスペクトル強度とその帯域を担当するチャネルの応答のスカラー積として見ることができ、明確ではあるが大まかなスペクトルを簡単に取得できます。2 番目のグループは、すべてのチャネル (狭帯域チャネルを含む) からの電流です。これは、各波長のスペクトルとチャネル応答を乗算した積分結果 (内積応答) です。

研究者らは、最初のデータセットから得られたスペクトル結果を、現在のセットの計算ソリューションの 2 番目のセットの自己参照として導入しました。このアルゴリズムはさまざまなパラメータを自ら調整し、固有の反復を通じて実際のスペクトルに近い安定した結果を得ることができます。

研究成果：可視光帯域全域で正確なスペクトル再構成能力を発揮

波長分解能は、特に波長計や高精度の材料識別などの用途において、分光計にとって重要なパラメータです。性能をテストするためのテストでは、分光計は可視帯域全体 (400 ～ 800 nm) にわたって正確なスペクトル再構成機能を実証しました。以下の図は、入力ピーク波長と出力再構成ピーク波長の比較を示しています。良好な一貫性を示します。

研究者らは、以下に示すように小型分光計のバイアスをさらに分析し、特定の入力ピーク波長での分解能を計算しました: Rλ = λ/Δλ、平均波長偏差約 0.27 nm と最大 5,806 の分解能を実現します。

研究者らはまた、従来の分光計の分解能テストを小型分光計に適用した。つまり、2つの単色光のピークが同時に分光計に照射され、それらの間の距離が徐々に狭まっていき、小型分光計が依然としてこれら2つのピークを分解できるかどうかを研究した。スペクトル線間の最小間隔。以下の図に示すように、2.5 nm 離れた 518 nm 付近にある 2 つのピークを分離できます。

これらの結果は次のことを示しています研究によって設計された小型分光計の性能は、市販の光ファイバー分光計や他の小型分光計に匹敵しますが、コストと体積は大幅に削減されます。

これに基づいて、研究チームはさらに、マイクロ流体と機械的走査システムを組み合わせた後、透過、吸収、フォトルミネッセンス分光測定などの一般的な実験室アプリケーションで適応型マイクロ分光計の性能を実証しました。結果は市販の光ファイバー分光計の結果と一致しました。以下の図 AF に示すように、基本的には同じです。

(A) 微小透過吸収分光法試験の模式図。
(BC) ビタミン B の透過スペクトル (B) と吸収スペクトル (C) の再構成結果。
(D) マイクロフォトルミネッセンススペクトル試験の概略図。
(E) ローダミン B のフォトルミネッセンス スペクトル再構成結果。
(F) グラフェン量子ドットのフォトルミネッセンススペクトル再構成結果

優れたパフォーマンスに加えて、さらに重要なのは、分光計は成熟した集積回路プロセスを通じてウェーハレベルで製造でき、ミリメートルスケールの寸法を持ちます。ほとんどの小型スペクトルテストのニーズを満たすのに十分です。

要約すると、この研究は、多用途で非常に堅牢な小型再構成分光計の実現のための新しいアイデアを提供します。成熟した CMOS 集積回路技術を使用して、小型スペクトル検出システムの CIS 画像モジュールへの統合を促進することが期待されています。モバイルポータブル測定、車載マシンビジョン、分散監視システムなどの分野で使用されています。

材料などの基礎科学分野を深掘りし続ける

上記の研究は、国家重点研究開発プログラム、国家自然科学財団、上海市科学技術委員会およびその他のプロジェクトによって資金提供および支援を受けており、一部の実験は復旦大学のマイクロナノ加工およびデバイス公開実験室で行われました。 Mei Yongfeng 教授がこの論文の責任著者です。

復旦大学材料科学部の教授である梅永峰氏は、常に基礎研究の実践者であり、提唱者でもあります。「基礎研究の目的は、現象を理解し、新しい知識の領域を発見して開拓することです。しかし、それはそうではないようです。」生活からは程遠く、実用性がないように見えますが、実際には、基礎研究は社会発展の最も基本的な原動力です。家を建てるのに必要なレンガのようなものですが、このレンガの用途はわかりませんが、このレンガを取り除くと家が崩壊します。 」

Mei Yongfeng 教授が率いる研究グループはまさにこの概念に基づいており、基礎研究と材料科学の分野で多くの優れた貢献を果たしており、Science Robotics、Science Advances、Nature Communications、Advanced などの 300 以上の学術論文を発表しています。 100件以上の引用、20件以上の発明特許を取得した資料。

典型的な成果の1つとして、梅永峰氏の研究グループは2023年1月に「マルチレベル太陽変調を強化するための二酸化バナジウムナノ膜の自動巻き上げ」と題する論文を『Nature Communications』誌に発表した。

研究チームはブラインドからインスピレーションを得て、セルフカーリング技術を使用すると、ガラス上の歪んだ二酸化バナジウムフィルムが脱着され、「リーフ」アレイのスマートウィンドウに丸められます。周囲温度の変化により、スマート ウィンドウは完全にカールした (開いた)、半カールした (半開いた)、フラット (閉じた) 状態に調整され、自己応答性のインテリジェントなスイッチングを実現し、それによって完全な状態での光の透過率が大幅に向上します。開口部は、開いた状態と同時に、さまざまな方法で多値の光透過変調を実現します。

この研究では、スマート二酸化バナジウム薄膜材料の熱誘起変形能力と熱誘起色変化能力を創造的に組み合わせています。光透過率、省エネ効率、さまざまな環境への適応性を考慮し、従来のフラットフィルムの難しさを打ち破りました。これは、新世代の効率的なスマート ウィンドウに新しい実現可能なアイデアを提供します。

「二次元ナノフィルムの三次元微細構造への自己組織化」は、次世代マイクロエレクトロニクスデバイスを製造するための重要な方法と考えられており、これは今後の高度なエレクトロニクスおよびオプトエレクトロニクスアプリケーションにとって重要です。しかし、二次元ナノフィルムの最終的な幾何学的形状の形成は、エッチング痕、化学反応、アスペクト比などの複雑な要因の影響を受けるため、製品の歩留まりや自己組織化デバイスの製造プロセスにおける歩留まりを向上させることが困難です。実験による開発が深刻に妨げられており、この部屋はまさに産業応用に向けて進んでいます。

これを受けて、梅永峰教授の研究グループは今年6月、「三次元角度感受性光検出のためのナノ膜圧延における多層設計と構築」と題する研究成果を『Nature Communications』誌に発表した。

本研究では、マルチレベル準静的有限要素解析法を提案し、これに基づいて6種類のシリコン(Si)/クロム(Cr)ナノ膜集合三次元微細構造と対応する三次元光検出器の設計・構築を行い、十分に検証した。技術の優れた汎用性と産業上の実用性。

*クリックすると詳細レポートが表示されます:復丹大学梅永峰氏の研究グループはDNNとナノフィルム技術を統合して入射光の角度を正確に分析

将来的には、メイ・ヨンフェン教授の研究グループは、マイクロ・ナノ力学、ナノ光学、ナノエレクトロニクス、マイクロ・ナノ・ロボティクス、マイクロ・ナノ流体工学、マイクロ・エネルギー貯蔵、表面プラズモンおよびメタマテリアル、および基礎的な科学の進歩を促進し続けます。

参考文献:
1.https://news.fudan.edu.cn/2024/0820/c5a141853/page.htm
2.https://www.memstraining.com/news-41.html
3.https://www.sohu.com/a/634625615_12