不久的将来，使用光子技术进行高速数据处理的前景十分可观。现有的光子器件中，可重构集成光子处理器（reconfigurable integrated photonic processor，RIPP）具备高度灵活性和可扩展性，将成为光子器件的首选设备之一。当然，与传统的光刻工艺相比，制造RIPP需要更高的制造工艺水平和芯片面积。
最近，来自南加州大学SPIE研究实验室的研究团队通过采用“直接硅的快速前沿演变技术”（rapid-edge evolution of direct silicon，REEDS）研发出一种新的方法，可以摆脱光刻制造RIPP的过程。该研究成果近日刊登于国际著名学术期刊《Nature Photonics》。
REEDS技术是一种集成自适应技术和机器学习技术的先进技术。利用这一技术，研究团队不再需要任何形式的光学刻蚀或“曝光-显影”等传统加工方法。相反，他们直接将不同类型的硅单元直接组合到一个芯片上，并通过自适应控制和机器学习算法实现可重构的光学网络。
研究团队的REEDS技术已经在实验中成功制造了具有高度集成度和灵活性的RIPP。研究人员发现，使用该技术可在较短时间内制备出与传统光刻技术相媲美的器件。与此同时，基于REEDS的RIPP还可以灵活地改变网络参数，可以满足不同的光学需求。
此项研究是可重构集成光子处理器制造领域的一项重大突破，同时也在光子技术的发展方向上提供了一条崭新的途径。相信未来，REEDS技术将成为一种重要的制造方法，成为光子器件制造领域的主流。
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