基于光存储介质的波导存储器及其制作方法、存储设备

    公开(公告)号:CN119229927A

    公开(公告)日:2024-12-31

    申请号:CN202411276019.9

    申请日:2024-09-12

    Abstract: 本发明涉及硅基光子集成技术领域,提供了一种基于光存储介质的波导存储器及其制作方法、存储设备,该基于光存储介质的波导存储器及其制作方法包括:通过对跑道型微环谐振器进行仿真,确认跑道微环谐振腔与总线波导之间的最优耦合间隙和最优耦合长度,制作芯层,根据最优耦合间隙和最优耦合长度在芯层上形成跑道微环谐振腔和总线波导,并利用磁控溅射在总线波导上沉积光存储介质,所述光存储介质在外部激励作用下会改变应激位置的相变状态,以通过光存储介质的不同相态实现信息的存储。本发明还提供了基于该制作方法得到的波导存储器和存储设备。本发明制备方法得到的波导存储器无毒,对人体和环境友好,制作成本低,结构简单,易于大规模制造。

    一种基于硅基锗外延的感算一体硅光神经网络系统

    公开(公告)号:CN118393662A

    公开(公告)日:2024-07-26

    申请号:CN202410282003.2

    申请日:2024-03-12

    Abstract: 本发明涉及半导体光电子技术领域,公开了一种基于硅基锗外延的感算一体硅光神经网络系统,包括单波长可调谐激光器、高Q值硅基微环光频率梳、硅基光分束器、硅锗感算一体阵列、光电探测模块、外围信号检出模块。所述硅锗感算一体阵列,由多个硅锗感光微环排列组成,所述硅锗感光微环包括深度为110nm、宽度为450nm的add‑drop型微环、在部分微环上进行选区外延的深度为200nm的外延锗,所述高Q值硅基微环光频率梳用于分频并提供多路信号加载,所述单波长可调谐激光器用于提供稳定的初始光源、所述光电探测模块用于将光信号转换为电信号。相较于传统硅光神经网络,所提出的网络架构涉及器件少,集成度高,对于实现高集成,全过程的硅光神经网络,具有重大意义。

    一种长波、甚长波红外探测器的侧壁胶保护刻蚀方法

    公开(公告)号:CN117766632A

    公开(公告)日:2024-03-26

    申请号:CN202311807582.X

    申请日:2023-12-26

    Abstract: 本发明提供了一种长波、甚长波红外探测器的侧壁胶保护刻蚀方法,包括如下方法步骤:S1、取一已形成台面硬掩膜的红外材料;S2、采用电感耦合等离子体法刻蚀红外材料,使红外材料形成台面结构;S3、采用光刻工艺,在台面结构侧壁形成光刻胶;S4、采用干法刻蚀去除台面结构上方的台面硬掩膜;S5、采用去胶工艺去除台面结构侧壁形成的光刻胶,形成带有台面结构的红外材料。本发明通过对台面侧壁旋涂光刻胶来避免去除残余硬掩膜时干法刻蚀对台面侧壁刻蚀的损伤,保护台面侧壁免受刻蚀影响,从而降低由刻蚀损伤形成的表面漏电流,最大限度降低表面漏电流,提升阻抗性能。

    一种基于MBE生长二类超晶格红外探测器的方法

    公开(公告)号:CN119317198A

    公开(公告)日:2025-01-14

    申请号:CN202411429666.9

    申请日:2024-10-14

    Abstract: 本发明涉及半导体器件设计及制造领域,公开了一种基于MBE生长二类超晶格红外探测器的方法,包括:半导体衬底;缓冲层:设置在半导体衬底上方;N型下电极接触层:位于缓冲层上方;中波红外吸收层:位于N型下电极接触层上方;电子势垒层:位于中波红外吸收层上方;短波红外吸收层:位于电子势垒层上方;N型上电极接触层:位于短波红外吸收层上方;Cap层:位于N型上电极接触层上方;电极层:上电极位于所述Cap层上方;下电极与N型下电极接触层相接;钝化层:覆盖在探测器的侧壁。通过采用电子势垒层来分隔不同的吸收层,减少了不同波段之间的串音效应,从而降低了探测器在复杂环境下的虚警率,这一特性使得探测器在高干扰环境下仍能保持高精度。

    一种基于人工智能的分子束外延生长过程控制方法

    公开(公告)号:CN119308009A

    公开(公告)日:2025-01-14

    申请号:CN202411429812.8

    申请日:2024-10-14

    Abstract: 本发明涉及红外探测领域,公开了一种基于人工智能的分子束外延生长过程控制方法,包括以下步骤:S1:生长材料选择,根据目标应用需求,选择具备特定光电性能的半导体材料;S2:晶片生长,在超高真空环境下,实现晶片的外延生长;S3:数据采集与高质量晶片筛选,实时采集生长过程数据,并通过X射线衍射和原子力显微镜检测晶片质量;S4:数据处理,对采集的数据进行信号处理和降维操作,去除噪声和异常值;S5:模型训练;S6:优化与控制。通过人工智能技术使得系统能够自动分析和调整生长过程中的关键参数,实现精确控制,减少了对操作人员经验的依赖。系统自动处理和优化生长参数,即使操作人员经验不足,也能通过系统实现高质量的材料生长。

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