The recent progress of artificial intelligence (AI) has boosted the computational possibilities in fields where standard computers are not able to perform. The AI paradigm is to emulate human intelligence and therefore breaks the familiar architecture on which digital computers are based. In particular, neuromorphic computing, artificial neural networks (ANN) and deep learning models mimic how the brain computes. Large networks of interconnected neurons whose synapsis are individually strengthened or weakened during the learning phase find many applications. With this respect, photonics is a suitable platform to implement ANN hardware thanks to its speed, low power dissipation and multi-wavelength opportunities. One photonic device candidate to perform as an optical neuron is the optical microring resonator. Indeed microring resonators show both a nonlinear response and a capability of optical energy storage, which can be interpreted as a fading memory. Moreover, by using silicon photonics, the photonic integrated circuits can be fabricated in volume and with integrated electronics on board. For these reasons, here, we describe the physics of silicon microring resonators and of arrays of microring resonators for application in neuromorphic computing. We describe different types of ANNs from feed-forward networks to photonics extreme learning machines and reservoir computing. In addition, we discuss also hybrid systems where silicon microresonators are coupled to other active materials. this review aims to introduce the basics and to discuss the most recent developments in the field.
Optical losses in pure crystalline silicon in the IR band measured using WGM microresonators
Russian Quantum Center（俄罗斯量子中心）；Moscow Institute of Physics and Technology（莫斯科物理技术学院）；Institute for Theoretical and Applied Electromagnetics, Russian Academy of Science（俄罗斯科学院理论与应用电磁学研究所）；Faculty of Physics, Lomonosov Moscow State University（莫斯科国立大学物理系）
Impact of Stoichiometric Silicon Nitride Growth Conditions on Dispersion Engineering of Broadband Microresonator Frequency Combs
微谐振器频率梳，或称微梳，因其丰富的非线性物理特性和广泛的应用而受到广泛的关注。通过低压化学气相沉积（LPCVD）生长的化学计量的氮化硅膜特别地被广泛用于芯片集成的克尔微梳。这种器件的关键是控制微谐振器色散的能力，其具有来自材料折射率色散和几何约束的贡献。在这里，我们表明，修改的LPCVD生长条件，特别是气体前体的比例，有显着的影响材料的分散，因此，整体微谐振器的分散。在对比的许多努力集中在富硅薄膜和化学计量（Si $_3$ N $_4$）的薄膜之间的比较，在这里，我们完全集中在薄膜的名义上的化学计量生长制度。我们进一步表明，微谐振器的几何色散可以调整，以补偿材料色散的变化。
Photo-induced cascaded harmonic and comb generation in silicon nitride microresonators
氮化硅（Si $_3$ N $_4$）是一种日益成熟的非线性光学集成平台。然而，由于没有二阶（$χ^{(2)}$）非线性，Si $_3$ N $_4$主要被认为是三阶（$χ^{(3)}$）非线性相互作用。最近，通过光电效应在Si $_3$ N $_4$波导和微谐振器中进行光学极化克服了这一限制，从而导致准相位匹配$χ^{(2)}$光栅的铭文。在这里，我们报告的级联非线性效应在正常色散硅$_3$ N $_4$微谐振器结合$χ^{(2)}$和$χ^{(3)}$非线性。我们证明，光致$χ^{(2)}$光栅也提供了相位匹配的和频产生过程中，使启动和连续切换的主要梳在泵浦波长。此外，双共振泵浦和二次谐波场允许级联的三次谐波产生，其中二次光学写入的$χ^{(2)}$光栅被识别。最后，我们得到了由和频耦合初级梳演化而来的低噪声宽带微梳态。这些结果扩展了$χ^{(2)}$和$χ^{(3)}$微谐振器中级联效应的范围。
Optically reconfigurable quasi-phase-matching in silicon nitride microresonators
在集成光子学中引入有效的二阶非线性效应是一项重要的任务，其动机是实现芯片上所有可能的光学功能。这样的任务已经证明在硅光子学中特别具有挑战性，因为最适合于光子集成的材料缺乏二阶极化率（$χ^{(2)}$）。在这种材料中诱导有效的$χ^{(2)}$的方法最近开辟了新的机会。在这里，我们提出了光学可重构准相位匹配的大半径Si $_3$ N $_4$微谐振器，从而在mW级的片上二次谐波产生的功率。最重要的是，我们表明，这种全光极化可以发生不受约束的模间相位匹配，导致广泛可调谐的二次谐波产生。我们确认的现象，通过双光子成像内的微谐振器的刻$χ^{(2)}$光栅结构，以及通过动态跟踪的泵和二次谐波模式的谐振。这些结果明确地建立，光电效应，负责全光极化，可以克服相位失配的限制，即使在谐振系统中，同时允许输出功率和可调谐性的组合记录。
Slow-light enhanced frequency combs and dissipative Kerr solitons in silicon coupled-ring microresonators in the telecom band
本文提出了一种用于在硅中产生通信频率的频率梳和耗散克尔孤子的耦合微波谐振器系统。通过利用结构慢光，增强了材料的有效非线性，从而放宽了对超高品质因数的要求，而超高品质因子目前是实现硅梳状器件的主要障碍。我们展示了各种频率梳的解决方案，其特征在于在10毫瓦范围内的阈值功率和一个小的足迹$0.1$ mm $^2$，并研究其鲁棒性结构紊乱。研究结果为在电信频段实现硅基低功耗紧凑型梳状器件开辟了道路。
Low-Threshold Degenerate Optical Parametric Oscillations in Bichromatically-Pumped Normal-Dispersion Photonic-Crystal Microresonator
Russian Quantum Center（俄罗斯量子中心）；Moscow Institute of Physics and Technology（莫斯科物理技术学院）；Faculty of Physics, Lomonosov Moscow State University（莫斯科国立大学物理系）
Terahertz microresonators for material characterisation
太赫兹（THz）技术正在迅速发展，数据和信息处理设备的进步至关重要。硅太赫兹微谐振器提供了完美的平台，以开发紧凑和集成的设备，可以改变太赫兹技术。在这里，我们提出了一个系统的研究硅太赫兹盘微谐振器的品质的关键因素-的品质因数（Q因子）-依赖于基板的电阻率。我们的研究结果表明，Q-因子线性依赖于电阻率和电阻率的变化从10 k $Ω$ cm到15 k $Ω$ cm改变Q-因子从50 k到76 k在0.6太赫兹。此外，我们通过实验确定了硅材料的吸收与衬底的电阻率成反比。一般来说，所提出的方法非常适合于精确测量THz域中的低损耗材料的材料吸收，这是使用传统THz光谱学的挑战。
Ultralow-power chip-based soliton microcombs for photonic integration
在光学微谐振器中产生的耗散克尔孤子提供了一条途径，以紧凑的频率梳的高重复率，这已经被用于光学频率合成器，超快测距，相干通信和双梳光谱。氮化硅（Si $_3$ N $_4$）微谐振器是一种很有前途的光子集成孤子微梳。迄今为止，由于低质量（$Q$）因素，以及由于需要使用频率捷变激光器来访问孤子状态的热效应，以通常小于100 GHz的电子可检测重复率在Si $_3$ N $_4$微谐振器中形成孤子受到外部功率放大器的要求的阻碍。这些要求使得基于Si $_3$ N $_4$微谐振器的孤子微梳器件与其他有源或无源部件的异质或混合的未来光子集成复杂化。在这里，使用的光子大马士革回流过程中，我们展示了超低功率单孤子形成高Q（$Q_0>15\times10^6$）硅$_3$ N $_4$微谐振器与9.8 mW的输入功率（6.2 mW的波导）的电子检测，99 GHz的重复率的设备。我们表明，孤子可以通过简单的，缓慢的激光压电调谐，在同一个样品中的许多谐振。这些功率水平与当前基于硅光子学的激光器兼容，用于孤子微梳的完全光子集成，重复率适合于超快测距和相干通信等应用。我们的研究结果表明，硅$_3$ N $_4$光波导的技术准备为未来的全芯片孤子微梳器件。
