VTT:n vetämä EPheS-tutkimushanke kehittää uuden sukupolven fotoniikkaratkaisuja, joiden avulla kaasuja ja materiaaleja voidaan tunnistaa aiempaa pienemmillä, edullisemmilla ja ekologisemmilla antureilla. Hankkeessa yhdistetään metalinsseihin perustuva metaoptiikka ja MEMS-teknologia, mikä mahdollistaa täysin uudenlaisen tavan rakentaa spektrikuvantamisen ja kaasunmittauksen järjestelmiä teollisuuden ja lääketieteen tarpeisiin.
Keskeinen osa kehitystyötä on pitkäaaltoisen infrapuna-alueen hyödyntäminen, sillä useimpien kaasujen absorptiokaistat ovat LWIR-alueella. Uusissa antureissa infrapunavalo viritetään tunnistettavan kaasun aallonpituuteen, ja fotoakustinen mittaus paljastaa välittömästi, onko kaasu läsnä. MEMS-pohjaiset säädettävät suodattimet mahdollistavat useiden kaasujen tunnistamisen samassa laitteessa ilman suuria tai kalliita optisia komponentteja.
Metaoptiikka tuo järjestelmiin aivan uuden tason kompaktisuuden. Nanorakenteiset metalinssit voidaan valmistaa ohuina, litteinä elementteinä, jotka korvaavat perinteisen optiikan ja pienentävät anturimoduulit taskukokoisiksi. Samalla siipohjaiset materiaalit tekevät laitteista ekologisesti kestävämpiä kuin perinteiset infrapunakomponentit, jotka sisältävät usein harvinaisia ja myrkyllisiä aineita.
EPheS-hankkeen tavoitteet ulottuvat kaasutunnistusta pidemmälle. Hyperspektrikuvantaminen avaa mahdollisuuden tunnistaa myös materiaaleja ja pintoja nanomittakaavan optiikan avulla. Tämä voi tuoda teolliseen laadunvarmistukseen ja lääketieteelliseen diagnostiikkaan ratkaisuja, jotka aiemmin edellyttivät suuria laboratoriojäreitä järjestelmiä.
Hankkeessa ovat mukana VTT ja Tampereen yliopisto sekä yritykset Applied Materials, Vaisala, Gasera ja Schott Primoceler. Fotoniikkaan perustuvat ratkaisut valmistetaan VTT:n uudessa 200 millimetrin puhdastilassa, mikä mahdollistaa skaalautuvan tuotannon ja kehityksen kohti kotimaisia optisia sensoreita. EPheS toimii osana Chip Zero -ekosysteemiä, jonka tavoitteena on rakentaa Suomeen maailman kärkitasoa oleva kestävä komponenttivalmistuksen osaamiskeskittymä.
Kun suurteholaskennan (HPC) työkuormat monimutkaistuvat, generatiivinen tekoäly sulautuu yhä tiiviimmin moderneihin järjestelmiin ja lisää kehittyneiden muistiratkaisujen tarvetta. Vastatakseen näihin muuttuviin vaatimuksiin ala kehittää uuden sukupolven muistiarkkitehtuureja, jotka maksimoivat kaistanleveyden, minimoivat latenssin ja parantavat energiatehokkuutta.