科技日報記者 張佳欣
美國加州大學戴維斯分校研究團隊在最新《先進光子學》雜志上發表研究稱,他們開發出一種僅有砂礫大小的芯片級光譜儀。該光譜儀通過16個微型硅探測器結合人工智能(AI)算法,實現了實驗室級的光譜分析功能,能在可見光至近紅外波段高精度還原光譜,為便攜式醫學診斷、食品檢測和環境監測提供了新工具。

無論是用于診斷疾病、評估食品質量還是分析污染,要了解材料的化學成分,都依賴于光譜儀。這些儀器的工作原理是:接收光線,利用棱鏡或光柵將其分散成彩虹,然后測量每種顏色的強度。問題在于,分散光線需要較長的物理路徑,這使得儀器本身體積龐大。此次研究旨在解決小型化難題。
研究摒棄了傳統的空間光散射方法。新型芯片并未像傳統光譜儀那樣通過棱鏡或光柵在空間上物理分離不同顏色的光,而是僅集成16個彼此獨立的硅探測器。每個探測器都經過專門設計,對入射光的響應略有不同。這種工作方式好比給幾個專用傳感器調制一杯“混合飲料”,每個傳感器各自“品嘗”飲料的不同成分,從而獲得對整體光譜的編碼信息。
研究的首個關鍵突破在于探測器結構設計。團隊在硅光電二極管表面引入“光子俘獲表面紋理”(PTST),顯著提升了近紅外光的吸收效率,彌補了硅材料在該波段探測能力不足的問題,使芯片覆蓋可見光至近紅外(約1100納米)范圍。此外,高速傳感架構還使器件具備超快測量光子壽命的能力。
破解這杯“飲料”配方的第二個關鍵在于人工智能(AI)。由于探測器輸出的是被編碼且含噪的信號,研究人員訓練了一個全連接神經網絡,通過大量樣本學習探測器信號與真實光譜之間的映射關系,成功解決了光譜重構這一問題,實現約8納米分辨率的光譜還原,并顯著提升了系統的抗噪性能。
該芯片系統面積僅0.4平方毫米,兼具高靈敏度與強抗干擾能力,適合在低功耗、低成本條件下運行。這種設計為開發真正集成化、實時高精光譜傳感器提供了新路徑。