近日，深圳大学物理与光电工程学院张晗教授团队在期刊Nature Communications上发表了题为“All-optical logic processing unit using Kerr nonlinearity of MXene”的研究论文。物理与光电工程学院张晗教授为通讯作者，葛颜绮助理教授与王文开博士生为共同第一作者，深圳大学为论文第一完成单位。

随着人工智能、大数据等技术的飞速发展，传统电子计算所面临的电阻损耗、信号延迟与高功耗问题日益凸显，性能瓶颈逐渐逼近。相比之下，光计算凭借其光速传输、大带宽和低能耗的天然优势，成为突破计算瓶颈的核心方向。近日，深圳大学张晗教授团队在全光计算领域取得重大突破。团队成功研发出基于MXene材料非线性光克尔效应的可重构全光逻辑处理单元（LPU），在单光学结构中实现了七种基本布尔逻辑运算的动态切换，并在手写数字识别任务中达到97.7%的高准确率。该研究成果为光计算与人工智能的融合发展开辟了全新道路，也为构建下一代高速、节能、可解释的光子人工智能硬件奠定了关键基础。

（1）材料调控：高熵MXene解锁可调谐非线性光学特性

团队的核心突破之一在于揭示了高熵MXene: TiVCrMoC3Tx在非线性光学领域的应用潜力。相较于普通MXene材料，高熵MXene通过引入多种金属元素掺杂，在晶格中诱发局部应变，从而调控了其基面电导率、结构缺陷与端基化学行为。这些调控效应可有助于提升材料的光生载流子分离效率与电子输运性能，使得高熵MXene在实验中展现出更优异的非线性光学响应特性。团队首次采用电化学方法调控高熵MXene表面端基，成功实现了其非线性光学响应的可控调节。通过在透明电化学池中施加外电压，诱导MXene表面混合端基发生动态重排。该过程直接调控材料的电子结构与能带分布，从而实现对空间自相位调制（SSPM）阈值的精确调控。这一成果为可重构全光逻辑门器件的实现提供了关键技术基础。

（2）器件突破：单构型实现七种布尔逻辑运算，理论切换速度达亚皮秒级

团队基于高熵MXene可调谐非线性光学特性，成功研发出电可重构全光逻辑门（AOLGs）。该设计通过电化学调控材料表面端基，结合光路轴向位置微调，在单一光学结构下实现了七种基本布尔逻辑运算的动态切换，包括AND、OR、NOT、NOR、NAND、XOR 和XNOR。逻辑门利用交叉相位调制效应，以532 nm激光作为信号光、671 nm激光作为控制光，通过输出光强是否超过预设阈值来定义“1”和“0”，并以衍射环的出现与否作为逻辑输出信号，无须重构光路硬件即可实时切换逻辑功能。有效解决了传统光学逻辑门功能固化的行业瓶颈，显著提升了光计算器件的灵活性与通用性。值得关注的是，瞬态吸收光谱测试结果显示，高熵MXene在光激发后550 fs内即可达到最大载流子浓度，表明基于其克尔效应的全光逻辑门具备亚皮秒级的理论切换速度，为构建超高速、可重构的光计算芯片奠定了关键的器件基础。

（3）系统集成：全光逻辑处理单元构建可扩展光计算架构

团队将可重构全光逻辑门进一步集成，打造了模块化、可扩展的全光逻辑处理单元（LPU），该单元包含输入编码、可编程逻辑运算、光学读出三大核心阶段：通过空间光调制器（SLM）将数字信息编码为光强信号，经高熵MXene基可重构逻辑门完成布尔运算，最终由电荷耦合器件（CCD）记录衍射图案并提取逻辑输出，实现了全光学域的布尔计算。

该LPU具备极强的可扩展性：多个逻辑门可组成阵列，每个门由独立电源控制驱动，可并行执行不同逻辑运算；多层LPU级联可构建复杂的全光逻辑网络，利用光的衍射特性实现自由空间的扇入/扇出，完美适配人工智能等复杂计算任务的需求。这种架构摒弃了传统光学器件的固定功能限制，实现了材料级可调谐、器件级可编程、系统级可扩展的全光计算体系。

（4）应用验证：97.7% MNIST 识别准确率，光计算 AI 初显威力

为验证全光逻辑处理单元的实际计算能力，团队基于三层LPU构建了全光可微逻辑门网络（DLGN），并在经典的手写数字识别（MNIST）和自然图像分类（CIFAR-10）数据集上完成测试。结果显示，该全光网络在MNIST数据集上实现了97.7%的分类准确率，其中数字“0”和“1”的识别准确率接近99%，媲美传统电子神经网络的性能，且具有更低的能耗和更快的推理速度；在更复杂的 CIFAR-10数据集上，虽未进行任务特异性优化，仍实现了50.7%的准确率，简单类别（如飞机、汽车）的识别精度更高，验证了其对复杂图像特征的提取能力。与传统深度学习网络相比，全光可微逻辑门网络以布尔逻辑运算为核心，无需复杂的加权求和，参数数量和单次推理能耗大幅降低，且具有天然的二进制结构，计算过程更易解释，解决了传统AI模型“黑箱”问题，为可解释AI提供了全新的光计算方案。

该研究得到国家自然科学基金、广东省重大项目等课题的资助与支持。

原文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-026-70834-0