布伦瑞克工业大学在微型LED技术领域取得进展，助力未来人工智能发展
在人工智能领域，能源效率和计算能力的提升一直是研究的热点。德国布伦瑞克工业大学（TUBraunschweig）的氮化物技术中心（NTC）在此领域取得了突破性进展，他们利用微型LED技术构建了模拟生物神经网络的神经形态计算机，旨在打造更节能、更强大的AI硬件。
微型LED技术：小型化与能源效率的结合
布伦瑞克工业大学的研究团队与奥斯特法利亚应用科学大学和amsOSRAM的合作者一起，采用微型LED技术，探索了一种全新的计算机构建方法。这种技术的核心优势在于小型化、可扩展性和能源效率，这对于开发下一代人工智能应用硬件至关重要。
光学神经形态计算的创新
AndreasWaag教授，来自布伦瑞克工业大学半导体技术研究所，解释说：“我们的光学神经形态计算通过使用电子电路或光子元件模拟了生物神经网络的功能。”这种方法不仅能够模拟人类大脑中的神经网络，还能避免传统数字计算机技术在大规模并行信息处理中的高能耗弱点。
氮化镓（GaN）：microLED技术的首选半导体
氮化镓（GaN）是microLED技术的首选半导体材料，因其高功率密度和效率而在电力电子领域越来越受到重视。GaN不仅具有比传统硅半导体更高的功率密度和效率，还具有光学活性，是蓝色LED的基本构造块。布伦瑞克工业大学的NTC正在推动氮化物半导体技术的发展，将其作为微电子的第二大支柱。
神经形态计算机的潜力与应用
通过将GaN组件与传统硅微电子技术相结合，研究人员开辟了全新的应用领域，例如具有数十万个microLED的高度集成阵列。这些阵列不仅在QuantumFrontiers卓越集群和下萨克森州量子谷中得到应用，还展示了基于GaN的microLED技术在降低AI系统功耗方面的潜力，有望将功耗降低10,000倍。
研究进展与成果
NTC研究小组已经开发出一种具有1000个神经元的宏观光学微型LED演示器，该演示器已经通过了标准的AI模式识别测试，能够识别以混乱方式书写的从0到9的数字，其中一些数字甚至连人类都难以辨认。这一成果不仅展示了基于该技术的“人工大脑”的潜力，还预示着未来计算机技术的新方向。
这项研究发表在《物理光子学杂志》上，标志着光学神经形态计算领域的一个重要里程碑。通过这项研究，布伦瑞克工业大学展示了微型LED技术在人工智能领域的广阔应用前景，为未来计算机技术的发展提供了新的方向，同时也为实现更节能、更强大的人工智能系统提供了可能。
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非球面离轴偏差检测：顶点偏位与光轴倾斜的精密测量
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2026-07-28
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两片透镜用UV固化胶粘合在一起——肉眼看去完美无瑕。但当你把胶合件放在交叉偏振片之间观察时，围绕胶层周围出现了暗色的"双折射图案"——这是胶合应力双折射（Stress Birefringence）在"说话"。原本各向同性的光学玻璃和光学胶，在固化收缩应力和热应力下变成了局域的"各向异性介质"——光通过胶合面时被分裂为o光和e光，在偏振光学系统中表现为杂散偏振交叉耦合，直接破坏系统的消光比和偏振纯度。本文从应力双折射的物理机制、检测方法和胶合工艺控制三个维度，系统介绍这个在偏振精密光学中被高度重视的缺陷模式。
2026-07-28
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2026-07-28
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2026-07-27
