2026 年七月研究重點：光子學突破與晶片設計革新
為何重要
這三項技術突破解決了光子學從藍圖走向資料中心實用的關鍵物理瓶頸。逆向設計提升了晶片整合密度與設計效率，鋰鎳基電光隔離器則消除了整合光學網路中無法高效隔離的難題。這些進展有助於資料中心更緊致、高效能的內部光連線結構設計，進一步推動 AI 運算的實體資源最佳化。
2026 年七月的研究進展聚焦於解決光子學整合的散熱與空間限制，哈佛大學、首爾國立大學與伊利諾伊大學的團隊分別發表了利用 AI 逆向設計、可程式化電路與新型材料的研究成果，旨在實現更高密度與更高能效的運算內部連線。
- 哈佛大學與馬克斯·普朗克學院 採用逆向設計演算法，製作出體積僅為傳統設計 1/500 的 Silicon nitride 元件，透過整合奈米結構、分束器與微鏡，且已實驗證與商業代工製程相容。
- 首爾國立大學 團隊開發出可程式化光學 IC，利用耦合迴路重新配置共振器，實現光訊號速度與形狀的動態控制，並計畫擴充套件至基於 Silicon photonics 的大規模 AI 平臺。
- 伊利諾伊大學 Urbana-Champaign 團隊研製出不使用磁性材料、可在數 THz 範圍內調諧的 Lithium niobate 電光隔離器，其正向傳輸損耗極低且效能媲美商業離線隔離器。