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《Nature》子刊:使用衍射表面的太赫兹脉冲整形
发布时间:2021-01-25 20:40:45 阅读:128

来源:江苏激光产业创新联盟

    江苏激光联盟导读:据《Nat Commun》报道:来自UCLA的研究人员发展了一种通过创造由一种特殊的工程光子层所组成的物理网络来进行激光脉冲整形的办法。网络构建在一个相似的概念中,已经可以实现全光分类和影像识别,表明人工智能AI和跨度计算这一新技术在脉冲光束整形中的应用。

    最近关于深度学习的最新进展,曾经为我们提供了在光学领域中的各种反演问题的非直观的解决方案。在机器学习和光学的相互作用中,衍射网络合并给予深度学习的波-光来设计任务特定元素到全光来实现不同的任务,诸如目标分类与机器视觉。在这里,来自UCLA(加州大学洛杉矶分校)的研究人员为大家展示了一个衍射网络,利用衍射网络可以用来对任意一个宽广的脉冲整形成理想的光学波形,形成一个结构紧凑的和无源的脉冲工程系统。

    研究人员展示了同各个设计衍射层来合成不同脉冲的结果,其合成是通过收集一个输入的太赫兹脉冲的时域波形的工程化来实现的。结果显示,太赫兹波谱中存在直接脉冲整形,此处输入的波长的振幅和相位取决于无源的衍射装置的控制,不需要额外的泵浦。此外,一个物理传输的学习策略用来展示可调制的脉冲宽度,这一调制是通过放置一个现存的具有新训练的衍射层的网络来实现的,显示出它的调制性。这一深度学习为基础的衍射脉冲工程框架可以找到更加宽广的应用领域,如光通讯,超快影像和光谱学等场合。

光学衍射网络来整形光脉冲的的艺术构图

    图解:插入的图片:3D打印的光学衍射网络同来实现THz脉冲。该艺术图显示了一个全光衍射网络来整形光脉冲的情形。其中插入的图片:3D打印的光学衍射网络同来实现THz脉冲。这一工作可以用来在其他电磁波谱范围内的其他部件的脉冲光学整形。研究人员相信他们的工作将会广泛应用于各种使用光脉冲的场所——如超快影像,光谱学以及光通讯等。

    研究人员制造的衍射光学网络可以将输入的光脉冲通过一个由深度学习所设计的3D打印的层中(见下图),这一3D 打印的层对输入进来的光脉冲进行整形,使得光学网络以一个理想的时域波形离开。这一网络显示是首次在位于电磁波谱范围内的THz,表明不同形式的太赫兹脉冲可以实现合成。

3D打印的衍射深度神经网络及其实验测试,图中红色圈中为3D打印的衍射深度网络神经装置

    通过精确的控制宽带输入脉冲在一个连续的波长范围内的相位与振幅,研究人员获得了不同的脉冲形状和不同的脉冲宽度。

    无源衍射层(Passive diffractive layers)并不会消耗功率,且会直接将太赫兹脉冲从中间产生,例如,量子级联激光器,固态电路,粒子加速器组成了这一策略。这一办法展示了其多功能——非常容易的适应于工程化太赫兹脉冲的产生,不管光束质量如何或极化状态如何。

脉冲整形衍射网络的示意图和实验设置图

    图解:a3D打印的脉冲整形衍射网络产生举行的脉冲,脉冲宽度为 15.57ps。 b使用THz-TDS 装置进行当前的实验,其中红色的线表示光的路径为一个780 nm的飞秒激光,蓝色的线表示太赫兹光束。点线表示输入和输出的衍射网络的孔径。 c 设计的脉冲整形衍射网络的排列布局,输入和输出的孔径是矩形的,边缘长度分别为 0.8cm 和 0.2cm 。在孔径的平面内的灰色的区域表示铝的涂层,用来阻挡光的传输。 d 实验装置。

脉冲整形衍射网络设计机器输出的结果

通过物理传输学习策略得到的衍射网络的时域波形的输出结果

    图解:a时域和光谱的输出分布(蓝色的点线框),通过原始的衍射设计来完成,这一设计是通过训练后产生一个15.50ps的矩形脉冲。 b 通过替换最后的一个衍射层,新训练的衍射层来合成一个12.03ps矩形脉冲的输出,新训练的衍射层的轮廓的厚度在图中给予了展示,同时通过这一新的衍射网络以绿色的点线盒子展示了合成的归一化光谱和时间剖面。 c 通过新训练层替换最后两个衍射层,两个衍射层合成至12.03ps 矩形脉冲输出。新训练层的轮廓厚度也给予了展示,同时采用这一新的衍射网络得到的归一化光谱和时间剖面在红色点线盒子内给予了展示。

    这一研究成果发表在近期出版的顶刊《Nature Communications》上。

    文章来源:Veli, M., Mengu, D., Yardimci, N.T. et al. Terahertz pulse shaping using diffractive surfaces. Nat Commun 12, 37 (2021).

    参考文献:All-optical machine learning using diffractive deep neural networks,Science 07 Sep 2018:Vol. 361, Issue 6406, pp. 1004-1008。

 
 

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