完全可编程的拓扑光子芯片首次实现

【科技前沿】

光明日报北京5月25日电（记者晋浩天） 北京大学王剑威研究员、胡小永教授、龚旗煌教授课题组与中国科学院微电子研究所杨妍研究员等合作者，将大规模硅基集成光芯片与拓扑光学紧密结合，首次实现了一种完全可编程的拓扑光子芯片。该芯片为模拟拓扑材料并预测其物理性质，提供了全新硬件平台，可动态模拟包含无序、缺陷和非均匀介质的真实材料体系，为拓扑材料科学研究和拓扑光子技术发展提供了新途径。这一研究成果日前以《可编程拓扑光子芯片》为题在线发表于《自然·材料》。

王剑威介绍，因其独特物理特性，拓扑绝缘体长期以来备受关注。通过构建可控的人工拓扑量子体系，科学家们希望能够模拟拓扑材料物性，观察新奇拓扑物理现象，并研制新型拓扑量子器件。常见人工拓扑量子体系包括光学、冷原子、离子与超导等，其可控能力主要体现在所有原子全局可调控、单个原子独立可调控两方面，而后者对实验提出了巨大挑战。

北京大学团队与合作者通过结合大规模硅基集成光学与拓扑光学，成功研制出一种完全可编程的拓扑光子芯片。这款芯片基于可重构的集成光学微环阵列，在仅11mm×7mm的面积内集成了2712个元件，首次成功实现了完全可编程的光学人造原子晶格。同时，研究人员在单一芯片平台上实现了包括动态拓扑相变、多晶格拓扑绝缘体、统计相关拓扑鲁棒性以及安德森拓扑绝缘体等多种拓扑现象的实验验证。

论文审稿的三名国际匿名评审人对本项工作给予高度评价，并指出：“这项工作证明了集成拓扑光子芯片的全能性，是本领域一项重大技术突破。该拓扑光子芯片代表了本领域最前沿的研究成果，也是迄今为止最为全面全能的可编程拓扑光子器件。”

“多功能且快速可编程的拓扑光子芯片，充分展现了大规模集成光学技术与前沿拓扑材料物理研究的结合，为先进光子芯片在前沿领域的应用提供了新范式。”研究团队表示，通过发展大规模硅基集成光子技术与异质异构集成技术，有望为拓扑物理材料的模拟提供更加有效的解决方案。团队后期将重点研究可相互作用的光学拓扑量子芯片，进一步拓展集成光学、量子光学与拓扑物理的前沿交叉。

《光明日报》（2024年05月26日 04版）

来源： 光明网-《光明日报》

活体脑细胞做成16核芯片，用Python就能编程

梦晨 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

首个“脑PU” 来了！由“16核”类人脑器官 （human brain organoids）组成。

这项研究来自瑞士生物计算创业公司FinalSpark ，并且他们宣称：

这种生物处理器（bioprocessor）的功耗比传统数字处理器低100万倍 。

这些类脑器官是“活的”，已经做到能在系统中存活100天 。

基于生物处理器，他们还开发了类似云计算平台的Neuroplatform ，已向九家机构提供远程访问权限，另外还有36家大学课题组提出访问申请。

目前他们给教育机构的定价是：每个用户每月500美元。

在FinalSpark发表的相关论文里，还特别cue了一嘴大模型：

训练一个GPT-3，大约需要10Gwh，大约是一个欧洲公民一年所耗能量的6000倍 。

推理以LLaMa 65B为参考，每天仅用于文本生成就要消耗4500亿-6000亿焦耳的能量。

随着AI模型参数指数级增长，AI应用覆盖面也越来越广，能耗问题也越来越突出，靠GPU算力能持续下去吗？

事实上，大自然早已给出了最优雅的解决方案。

人脑约有860亿个活动的神经元，却仅消耗约20W的功率 ，相当于一块英伟达RTX4090显卡的4.4%。

换句话说，未来要想让大家实现“AI自由”，探索更节能计算范式非常重要，而且有紧迫性。

那么，这次的生物处理器新研究，带来哪些值得关注的成果？

“湿件”架构，用Python编程

这种生物计算的架构设想其实由来已久，被称为“湿件” （wetware）：是硬件、软件和生物学的混合体。

Neuroplatform提供的主要创新，是通过四个多电极阵列 (MEA) 来容纳活体组织类器官，即脑组织的3D细胞团。

这些类脑器官含有成熟的神经元、星形胶质细胞等多种细胞类型，具备一定的自发放电和可塑性。

每个MEA拥有四个类器官，通过用于刺激和记录的八个电极连接。数据通过数字-模拟转换器（Intan RHS 32控制器）来回传输，采样频率为30kHz，分辨率为16位。

到Neuroplatform平台这一层，还集成了精密的微流控装置、紫外光刺激模块、实时影像监测等模块，以及提供友好的Python编程接口，成为一个完整的类脑计算实验平台。

然而，要实现使用活体生物处理器进行计算，不仅需要开发出相关系统，还需要精确地与神经元群建立电连接，并找到一套不同于机器学习反向传播的“生物学习算法”。

基于Neuroplatform，研究者们开展了一系列初步实验。

比如他们发现，高频电刺激能诱导活动中心(Center of activity)在类脑器官表面发生迁移。这表明外界输入能在一定程度上重塑内在的神经环路。

又比如，多巴胺等神经递质的“光释放”，能通过闭环反馈增强特定刺激下的放电反应。暗示类脑组织或许能通过类似“操作性条件反射“的机制习得新的输入-输出映射。

论文中展示了这一实验相关的Python代码，仅用13行就能搞定。

△ time.sleep()亮了

Hinton、Friston两大牛都在搞

瑞士FinalSpark也不是唯一一家探索类脑组织生物计算的公司。

量子位之前也介绍过，澳大利亚Cortical Labs的“盘中之脑”，在像《黑客帝国》一般的虚拟环境中学会打乒乓球电子游戏。

去年，Cortical Labs获得李嘉诚旗下维港投资领投的一轮融资，总共筹集1000万美元。

与FinalSpark目前专注于教育科研领域不同，Cortical Labs已经有了商业合作伙伴：VERSES AI，将利用生物计算系统开发新颖算法。

△ Cortical Labs创始人兼CEO Hon Weng Chong

Cortical Labs背后支持者包括著名神经科学家Karl Friston ，该系统根据他颇受争议的自由能原理 （Free Energy Principle）设计。

Friston曾与AI教父Hinton 在英国伦敦大学学院与共事，两人是多年好友，他曾透露是Hinton让他相信“大脑是一种贝叶斯机器”。

有意思的是，而Hinton的一个最新研究方向可朽计算 （Mortal Computing）也是参考人脑工作方式。

但Hinton更多的是从理论角度思考这个问题，并未把实现途径限制在使用生物细胞。

除这个方向之外，Hinton在最近的访谈中也透露他支持“大模型不止是预测下一个token”，也认同OpenAI前首席科学家Ilya Sutskever的“压缩即智能”观点。

你认为基于GPU的AI计算是可持续的么？生物计算最终能不能成为新的计算范式？欢迎在评论区聊聊。

论文地址：https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/frai.2024.1376042/full

参考链接：[1]https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/worlds-first-bioprocessor-uses-16-human-brain-organoids-for-a-million-times-less-power-consumption-than-a-digital-chip[2]https://www.forbes.com/sites/zinnialee/2023/04/19/billionaire-li-ka-shing-backs-biocomputing-startup-that-takes-on-ai-with-lab-grown-brain-cells

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