新加坡科技与设计大学 (SUTD) 的研究人员设计了一种新颖的计算模型，可以准确预测光子材料的特性，为下一代光子器件铺平道路。

他们的研究结果发表在npj Computational Materials（“一种模拟多级相变光子材料的方案”）上，可能会导致未来派全息显示、增强型 LiDAR 传感器用于可靠的自动驾驶汽车以及通过全光神经网络获得更好的机器学习能力网络。

（左）Ge 2 Sb 2 Te 5可编程光学堆栈的示意图。（右）在 300 ns 激光脉冲宽度不同激光功率下模拟和测量的归一化透射率变化。（图片：SUTD）

光子学于 1960 年代首创，是指利用、产生、检测和传输称为光子和光波的基本光粒子的能力。从那时起，光子学已经彻底改变了电信等领域，光纤电缆甚至可以实现远距离的高速、高带宽数据传输。

通常，光子材料具有固定的属性并且无法调整。然而，最初为光学数据存储目的而开发的相变材料可以编程为具有不同的光学特性，例如反射或吸收。

对于新的光子学应用，需要两个以上的光学状态。然而，实现这样的条件说起来容易做起来难。优化编程条件以创建不同的阶段具有挑战性、耗时且乏味。来自 SUTD 工程产品开发支柱的研究负责人罗伯特辛普森副教授说。

在 COVID-19 出现之前，辛普森副教授分享说，他的团队一直在利用实验技术来设计和开发具有两种或多种光学状态的光子计算材料 (PCM)。从 1970 年代设计了“生命游戏”的已故数学家约翰康威那里获得灵感，该团队试图探索蜂窝自动化如何帮助设计具有多个光学相位的 PCM。

辛普森副教授解释说，细胞自动化是一种模拟相互作用细胞的方法。当成千上万的细胞相互作用时，一个简单系统的集体行为就会变得复杂，有趣的模式就会出现。

因此，Simpson 副教授和他的同事使用细胞自动化来模拟特定条件下PCM Ge 2 Sb 2 Te 5的结晶。他补充道，我们表明，该模型可以准确预测部分切换 PCM 所需的激光脉冲并产生各种光学状态。

令该团队惊讶的是，他们发现 Ge 2 Sb 2 Te 5表现出以生长为主的结晶，而不是受成核控制，这种效应很重要，因为可以通过晶体生长将光子器件的光学响应调整到多个光学水平。

作为同类中第一个模拟多级相变切换的模型，研究团队已将其代码开源，以鼓励其他研究人员开发和优化其他可编程光子材料。

展望未来，我们还在开发在可见光谱中透明的新 PCM，而不是那些不透明的 PCM，例如 Ge 2 Sb 2 Te 5。透明度是实现全息显示器等未来应用的关键。辛普森副教授总结道。