深夜的医院走廊，一名癫痫患者脑电波突然剧烈波动。此时，佩戴在手腕上的光子芯片已提前3秒发出警报——这并非科幻场景，而是清华大学团队在《Engineering》发表的突破性成果。他们开发的光子脑电处理器，借助衍射光子计算单元（DPU），能在0.03秒内完成23通道脑电信号分析，癫痫识别准确率高达98.96%，比传统电子芯片快千倍，功耗仅为其1/15。

“光速大脑”破解算力困局
全球约5000万癫痫患者中，1/3面临药物失效风险。传统脑电监测依赖笨重的医疗设备，且需专业医生耗时分析。团队负责人打了个比方：“现有电子芯片处理多通道脑电数据，就像用算盘计算卫星轨道。”

研究团队另辟蹊径：将脑电信号转化为二维频谱图，输入由多层衍射光学元件构成的“光子神经网络”。每个衍射层相当于数百万个神经元同步工作，利用光的干涉原理完成矩阵运算。实验显示，这种光子芯片处理单通道脑电信号仅需37毫秒，比顶级GPU快15倍，功耗不足0.3瓦，相当于蓝牙耳机的1/10。

“光刻”神经网络精准预警
关键技术突破在于金属线衍射计算单元——在硅基芯片上刻蚀数千个纳米级凹槽，通过调节凹槽宽度改变光波相位，实现神经网络权重参数的物理固化。测试中，芯片对儿童医院波士顿分院的23名患者脑电数据识别准确率达98.96%，对颅内植入电极信号识别率为94.49%。

更巧妙的是光学偏置模块设计。就像给天平加上校准砝码，该模块通过耦合不同波长激光，自动平衡癫痫发作（占数据不到5%）与正常信号的识别阈值，将少数类样本识别率提升12%。

临床验证暴露“光影边界”
尽管性能突出，技术仍有局限。测试发现，当患者头部剧烈晃动导致信号噪声超过45%时，准确率会下降至83.7%。此外，现有芯片仅支持16个特征维度输入，对复杂癫痫亚型的识别有待优化。

“这不是技术天花板，而是工程化挑战。”论文通讯作者透露，团队正研发氮化镓密封层和相变材料金属线，目标在2026年前将特征维度扩展至256个，并实现30GHz超高速调制。

这项突破意味着，未来癫痫患者或可佩戴仅硬币大小的监测设备，实时预警发作风险。正如论文所述：“当光子计算遇见脑科学，精准医疗正在突破物理定律的束缚。”

（论文详见《Engineering》2024年1月刊；技术原理示意图：金属线衍射计算单元与光学偏置模块）

来源: Engineering