Singular Photonics tritt auf der Photonics West ins Rampenlicht
24.01.2025 - Das Startup führt zwei Reihen von Sensoren mit fortschrittlichen Berechnungsebenen ein, um wertvolle Informationen aus Bildern zu extrahieren.
Singular Photonics ist nun erstmals an die Öffentlichkeit getreten und hat seine Produkte vorgestellt: Bildsensoren der nächsten Generation auf der Grundlage von Einzelphotonen-Avalanche-Dioden (SPADs). Singular ist eine Ausgründung der Universität Edinburgh und eines der ersten Unternehmen, das fortschrittliche Berechnungen in die SPAD-basierte Bildsensorik einbringt. Es ermöglicht pixelinterne und pixelübergreifende Speicherung und Berechnungen bei niedrigstem Lichteinfall, um bisher unsichtbare Details abbilden zu können. Das junge Unternehmen wird seine Produkte erstmals nächste Woche auf der SPIE Photonics West in San Francisco vorstellen.
SPADs nutzen den Lawineneffekt in Halbleitern, um Licht direkt in elektrischen Strom umzuwandeln, ohne dass eine Kühlung oder Verstärkung erforderlich ist. Während sich die meisten kommerziellen SPAD-basierten Bildsensoren auf die zeitaufgelöste Zählung von Photonen beschränken, liegt die Innovation von Singular in den komplexen Rechenschichten unter den 3D-gestapelten SPAD-Sensoren, vergleichbar mit der Art und Weise, wie FPGAs und GPUs das parallele Rechnen durch die Durchführung von Hochgeschwindigkeits-, lokalisierter Verarbeitung revolutioniert haben.
Prof. Henderson leitet die Gruppe für CMOS-Sensoren und -Systeme an der Universität Edinburgh. Im Jahr 2005 entwickelte er einen der ersten SPAD-Bildsensoren in Nanometer-CMOS-Technologien, der 2013 zu den ersten Time-of-Flight-Sensoren führte, die heute in mehr als einer Milliarde Smartphones weltweit als Autofokus-Hilfe eingesetzt werden.
„“Es besteht kein Zweifel daran, dass SPAD-Sensoren die Zukunft der digitalen Bildgebung sind, aber ihre bisherige Verwendung in kommerziellen Geräten geht nicht weit über die zeitaufgelöste Zählung von Photonen hinaus", sagte Prof. Henderson. "Computergeschicklichkeit kann den Unterschied ausmachen. Wir bauen Bildsensoren der nächsten Generation, bei denen die Berechnungen digital auf Pixelebene erfolgen – genau dort, wo die Photonen ankommen."
Die geräuschlosen Sensoren von Singular erfassen gleichzeitig Tiefen- und Zeitdimensionen, um 4D-Bilder zu erzeugen, die tiefe, datenreiche Einblicke bieten. Sie ermöglichen es, mehr Informationen aus dem Licht zu extrahieren, und unterstützen damit Anwendungen, die von der Verbraucher- und Automobilelektronik bis hin zu wissenschaftlichen und medizinischen Bereichen reichen. Der Ansatz des Unternehmens verwandelt SPAD-Sensoren in gestapelte 3D-Rechenmaschinen, die eine breite Palette anspruchsvoller Aufgaben ausführen können, z. B. Photonenzählung in Echtzeit, Zeitmessung und fortschrittliche Verarbeitungstechniken, einschließlich pixelinterner Histogramme, statistischer Analysen und Autokorrelation.
Singular geht mit zwei Sensoren an den Start, die seit dieser Woche erhältlich sind: Andarta, der in Zusammenarbeit mit dem Technologiekonzern Meta entwickelt wurde und für den Einsatz in einer Reihe von medizinischen Bildgebungsmodalitäten optimiert ist, und Sirona, der zeitkorrelierte Einzelphotonenzählung (TCSPC) für Raman-Spektroskopie, abbildende Fluoreszenz-Lebensdauer-Mikroskopie (FLIM), Time-of-Flight- und Quantenanwendungen ermöglicht.
Singular hat bereits mehrere Verträge für seine Sensoren mit einigen der weltweit führenden Messgerätehersteller abgeschlossen und rechnet damit, bis 2025 weitere Kooperationen bekannt geben zu können. „Wir sind in einer einzigartigen Position, in der wir bereits über kommerziell verfügbare Produkte verfügen und bereits im ersten Jahr nach der Gründung Einnahmen erzielen“, so Singular Photonics CEO Shahida Imani. „Mit neuen, noch fortschrittlicheren Sensoren, die 2025 auf den Markt kommen, sehen wir uns gut positioniert, um die SPAD-gesteuerte Bildgebungsrevolution anführen zu können.“
Kontakt
Singular Photonics
Higgs Centre for Innovation, Royal Observatory
Edinburgh, EH9 3HJ
Vereinigtes Königreich