AIとシリコンセンサーで実現した、砂粒サイズの超小型分光チップ

概要

カリフォルニア大学デービス校の研究者らは、従来の大型光学部品に依存せず、人工知能と少数のシリコン検出器だけでスペクトルを再構築できる極小分光チップを開発した。

AIによる光学部品の代替

本チップは16個のシリコン検出器を搭載し、各検出器が入射光に対して微妙に異なる応答を示すよう設計されている。検出器は直接色を分けるのではなく、エンコードされた信号を取得し、AIがそれらを統合して元の光のスペクトルを復元する。

シリコン検出器とニューラルネットワーク

数千件のデータで訓練された全結合型ニューラルネットワークが、ノイズが多く高度にエンコードされた検出器信号と実際のスペクトルとの関係を学習する。これにより、従来の光学ハードウェアなしで約8nmの分解能でスペクトルデータを再生できるようになった。

赤外領域への拡張

特殊な光子捕捉表面テクスチャ（PTST）をシリコンフォトダイオードの表面に施すことで、可視光だけでなく近赤外（最大1100nm）の光も効率的に捕捉できるようになった。テクスチャ加工により光が散乱し、シリコンが光を吸収しやすくなるため、広い波長帯で高感度を実現した。

超高速光相互作用の捕捉

チップには光子の寿命を高精度で測定できる高速センサーが組み込まれており、従来の分光計では捉えきれない超高速な光と物質の相互作用を検出できる。

小型デバイスの可能性

完成したシステムは0.4平方ミリメートルという極小面積でありながら、高感度と電気ノイズ耐性を保持している。AI支援設計により騒がしい環境でもクリアな信号が得られ、ポータブル医療診断やウェアラブル健康モニタリング、環境リモートセンシング、食品品質分析など、多様な応用が期待される。

元記事: https://www.sciencedaily.com/releases/2026/05/260525000501.htm