MIT 研究人员创建了一种基于芯片的光学器件，可动态控制入射红外光，以实现更精确的热成像、化学传感或污染监测。https://t.co/ZlOEdVs5kN

微型红外芯片可提升气体与热量检测能力

来源：https://news.mit.edu/2026/tiny-infrared-chip-could-improve-gas-and-heat-detection-0713 红外相机可以捕捉人眼无法看到的有用信息，例如管道泄漏的气体、大气中的化学物质，或建筑物散发的热量。但复杂精密的红外光传感仍然需要昂贵且笨重的系统。

如今，MIT 研究人员创造了一种基于芯片的光学器件，能够动态控制入射红外光，作为一种可调透镜，为红外相机收集更多信息。该器件透镜的每个微观像素都能独立控制红外光，使其能够改变焦点并帮助相机检测不同信号，而无需移动部件。

该系统已在《自然·通讯》杂志上发表的论文（https://www.nature.com/articles/s41467-026-75346-5）中描述。研究人员还解释了如何使用半导体芯片工厂中常用的传统制造工艺构建实验室规模演示系统，这表明该方法可以实现工业规模应用。

该技术有望实现紧凑、可调谐的红外相机，用于更动态的热成像、化学传感、污染监测，甚至新型光学计算。

“这可以在我们研究太空时提供更多信息，或者有助于环境保护——比如监测大气中的特定化合物，”第一作者、2025届博士 Cosmin-Constantin Popescu 解释道。“热成像是另一个应用领域，你可以想到目前使用夜视镜的军事应用。基本上，许多有机分子在中红外波段有吸收，你可以用这个系统检测它们。”

与 Popescu 共同撰写论文的还有 MIT 博士生 Maarten Robbert Anton Peters 和 Khoi Phuong Dao；Dynasil 公司科学家 Oleg Maksimov 和 Harish Bhandari；中佛罗里达大学博士生 Kathleen Richardson 和科学家 Rashi Sharma；华盛顿大学教授 Arka Majumdar；韩国科学技术院副教授 Hyun Jung Kim；MIT 博士后 Rui Chen；2025届博士 Luigi Ranno；2020届学士、2026届博士 Brian Mills；Draper 实验室科学家 Dennis Calahan；MIT 首席研究员 Tian Gu；以及 MIT 材料科学与工程系 John F. Elliott 教授 Juejun Hu。

芯片级透镜

近年来，研究人员开发了通过在透明材料（称为“超表面”）上蚀刻微小、精确的图案来动态控制光的方法，这有望实现更紧凑、可编程的相机和其他先进光学器件。

MIT 的 Hu 研究小组试验了一类通过加热从固态转变为液态的超表面。这种相变可用于控制材料与光的相互作用方式。2021年，Hu 及其合作者创造了一种微型透镜（https://news.mit.edu/2021/metalens-shifts-focus-0222），能够通过这种相变将焦点调整到不同深度。

该器件工作可靠，但只能同时调整整个材料的焦点——这是大多数超表面的工作方式。在新研究中，研究人员希望在此基础上，实现对材料每个微观像素光线的独立控制。

“大多数尝试单像素调谐的有源超表面需要为每个像素布线，布线方式成为大问题，”Hu 解释道。“到目前为止，最好的方法是使用多根线进行一维像素控制。”

研究人员还希望创建一个适用于中红外波长的系统。人眼看不见中红外光，但可用于检测热信号以及甲烷、丙烷等分子。中红外检测设备已用于检测气体泄漏、研究地球大气，以及许多国防和航空航天应用。

为了构建系统，研究人员采用了一种显示器中常用的方法：将两层排列整齐的铜线垂直堆叠。铜线下方是一层掺杂硅，在导线交叉点产生热量，并位于相变材料之上。硅的热量用于将材料的每个像素在结晶态和非晶态之间切换，从而改变材料与入射红外光的相互作用。硅层还包括一个二极管选择器，有助于防止意外电流泄漏到相邻像素。

“我们进行了一些计算，表明这种架构允许我们扩缩至数百万个像素，而不会出现（意外）电流问题，”Hu 说。“关键创新在于这种交叉杆架构，它提供了一种可扩缩的方式来实现超表面的像素级开关。我们并没有发明这种架构——它已在显示器中使用——但这是首次有人将其用于有源相变超表面，并展示出像素级控制能力。长期以来，人们一直在致力于实现二维像素级控制，而这是首次实现。”

研究人员利用 MIT.nano 的设备以及一家半导体芯片制造厂，最终创建了一个包含 6×6 超表面像素阵列的二维系统。他们测试了该系统，发现它能可靠地开关。

“我们发现这种网状架构非常稳健，”Popescu 说。“我们不希望这些材料只切换一次就无法工作。我们希望它能切换很多次：可能是数万次或更多。”

扩缩升级

研究人员表示，将系统设计的部分集成到现有半导体制造工艺中，应有助于其超越研究原型的阶段。

“随着扩缩需求，你需要一个兼容标准流程的组件，这就是芯片代工厂制造如此重要的原因，”Hu 说。“与具有明确定义流程控制的半导体代工厂合作非常强大。它也允许你将每个组件集成到一个高效的单一流程中。”

研究人员正致力于为其阵列增加更多像素，并开发更稳健的系统版本，以便其能够捕获更多红外信息。

“在许多图像采集场景中，你对要寻找的目标有先验知识，”Hu 说。“你可能在黑暗的房间里寻找一个人，或者图像中的某些特定特征，比如一棵树。这些先验信息很有用，因为你现在可以配置该系统来专门突出这些特征。”

Hu 还指出，研究人员已使用超表面来模拟驱动人工智能系统的计算神经网络，不过他承认实际应用可能仍需时日。

“这可以实现更高效的光学计算，其中超表面用于编码神经网络中的网络权重，”Hu 解释道。“当光线穿过材料时，它与超表面相互作用，信息以某种方式被编码，从而可以推断出计算结果。研究人员已经使用这种方法模拟了非常复杂的神经网络。”

这项工作部分得到了美国空军、美国国家科学基金会、韩国国家研究基金会以及 Draper 学者项目的支持。