人工智能突破三维矢量全息新技术

时间:2020-04-18浏览:1338编辑:董真摄影:    通讯员:设置

4月18日凌晨,我国科研团队首次利用机器学习反求设计(machine-learning inverse design)实现三维矢量全息(Three-dimensional vectorial holography)新技术的相关研究成果发表在国际顶级学术刊物《科学进展》上。该杂志为《科学》(Science)刊物旗下子刊,是一个涵盖所有学术领域的开放性、综合性科学刊物。

这项光学全息技术领域的突破性研究,由巴黎人游戏_巴黎人平台_巴黎人网站庄松林院士和顾敏院士领衔的未来光学国际实验室完成。研究中基于机器学习的反求设计,可精准且迅速地产生一个或多个任意三维矢量光场,有望应用在超宽带全息显示、超安全信息加密以及超容量光存储、超精确粒子操控等各个领域。

光是一种电磁波,其在介质中传播的同时伴随着电磁和磁场的振荡,被称为光的矢量特性。研究人员介绍,基于光波的横波特性,光的振荡通常被限制在与其传播方向垂直的二维平面上。近些年,科学家研究发现光的振荡可打破传统二维平面的束缚,通过干涉产生纵向光振荡,即形成第三维光矢量。

但精确产生任意三维矢量光场仍是一个世界性难题。在物理学上,通过求解三维麦克斯韦方程可以正向得到一个三维矢量光场分布,但其不可控。顾敏科研团队利用人工智能的机器学习反求设计,解决了这一难题,率先实现了三维矢量全息,并可精确地控制三维全息图像中每个像素点的任意三维矢量状态。

顾敏介绍,这样的操控是全方位的,包括对每个三维矢量光携带的信息进行编码、传输和解码,因而消除了传统二维偏振光的束缚。“通过人工智能机器学习的新技术,我们首次实现了三维矢量光的操控,并将机器学习的算法延伸到光学全息中去。”

机器学习在光学设计中扮演着越来越重要的作用。文章第一作者任浩然博士说:“我们研究证明训练后的人工神经网络可有效、快速地产生任意三维矢量光场,达到接近百分之百的准确性,极大地提高了光场调控的效率。”

此外,这项发明为光学全息开辟了一条新道路,首次在全息中证明光的三维矢量状态可以作为独立的信息载体,实现信息的编码和复用。顾敏表示,“这项发明不仅为下一代超宽带、超大容量、超快速并行处理的光学全息系统奠定了基础,同时也为人们加深理解光与物质的相互作用(例如粒子操控)提供了一个崭新的平台。”


供稿:光电学院



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