研究提出双层光栅耦合器逆向设计流程，耦合效率从34%提升至57%

用伴随梯度进行形状优化，为共封装光学中的双层光栅耦合器逆向设计提供了一套实用方案。

共封装光学将光子芯片与电子芯片紧密贴合，这就要求光子组件必须与周围环境协同设计，并在更大的设计空间内进行。解决方案之一是将设计问题构建为基于梯度的优化，也称逆向设计。然而，这种方法过去鲜有应用，因为其结果难以解释和制造，且对制造偏差敏感。我们描述了一套设计流程，它结合了对起始设计的全局搜索、对一层或两层中每个光栅齿的伴随形状优化，以及在操作频带和制造偏差样本上评估的目标函数。在一个设计实例中，该流程将双层光栅耦合器的耦合效率从最佳均匀光栅的34%提升至57%。最近，TSMC在整片晶圆上测量了逆向设计的双层耦合器，其1-dB带宽为62 nm，而硅耦合器为24 nm；损耗为1.16 dB，而硅耦合器为0.98 dB [1]。这些结果表明，自动化设计现在可以被视为一种可行的方法，用于为工业光子工艺生产组件。

光信号与电信号之间的转换——例如数据中心交换机之间的链路——通常通过分隔明显的接口完成。大多数链路仍在交换机前面板使用可插拔光模块，这些模块通过电路板上长且有损耗的电通路到达交换机芯片 [2]。共封装光学是一种新趋势，它将光引擎移入与交换机或处理器芯片相同的封装内，将电通路缩短至毫米级。因此，每比特所需功耗显著下降 [2]，并可实现更高的带宽 [3]。然而，这也带来了设计上的挑战，因为各部件现在是耦合的（图1）。

例如，组件的 optical response 现在可能取决于其上方交换机芯片和电子芯片的热量、周围的金属和填充层，以及外部激光器提供的高光功率 [3, 4]。孤立设计的组件在生产中可能表现不同。因此，为了对系统建模，我们需要包含封装堆叠的仿真，以及针对该堆叠定制每个组件的设计方法，而不是从标准组件库中挑选。

图1. (a) 可插拔光学，前面板带有光模块；共封装光学，光引擎与交换机芯片位于同一封装内，并配有外部激光源。(b) 共封装光引擎的截面图（未按比例）。光通过光栅耦合器离开波导，穿过填充层、微透镜和反射镜进入光纤。热量、电气连接和附近层都会作用于该路径。

在任何光子系统中，包括共封装光学，最重要的功能之一是通过自由空间将光从光纤耦合到芯片上的波导。虽然边缘耦合器是共封装光学的常见选择 [3]，但一些平台改用光栅耦合器。光栅耦合器通过一组周期性齿将导波光向上散射到光纤中来实现这一功能。这种配置允许光纤垂直对准芯片，对某些装置而言具有优势。由于光必须通过这样的光纤-芯片接口进出芯片，其损耗直接限制了器件的整体损耗和带宽，因此优化其性能十分重要。

改善耦合器的一种常见策略是增加第二光栅层，这为设计提供了更多自由度（图2）。氮化硅是该层的一个有吸引力的选择：其较低的折射率拓宽了光学带宽，且不会遭受在高光功率下限制硅的双光子吸收。其低折射率对比度也使其自身难以实现强向上发射，这是将其与硅配对的原因之一 [5]。我们描述了此类测量得到的双层耦合器 [1]。由于第二层使齿数加倍，耦合器难以用常见的启发式方法设计，因此是自动化逆向设计的良好候选。

图2. 双层光栅耦合器。氮化硅波导（左侧）中的光被两个光栅——一个在氮化硅中，一个在硅中——向上散射到与垂直方向倾斜几度的单模光纤中。

在逆向设计方法中，我们将设计目标写成一个通过仿真计算的单一数值，例如耦合进光纤的功率，并将几何特征视为优化中的自由参数。我们添加约束，例如最小特征尺寸，然后让优化器一次性改进所有参数。面对如此多的参数，更高效的方法是计算设计目标对所有参数的梯度，并迭代更新它们，直到收敛到良好结果。在 Tidy3D 中，该能力通过伴随方法内置于有限差分时域（FDTD）求解器中，无论参数数量多少，只需两次仿真即可获得该梯度。有趣的是，这与训练神经网络的技术类似，神经网络同样拥有大量权重参数，通过优化以最小化损失函数。

（原文较长，此处译出前 6000 字，完整内容请点「打开原文」。）