記者18日從上海理工大學獲悉，上海理工大學莊松林院士和顧敏院士領(lǐng)導下的未來光學國際實驗室首次使用機器學習反求設(shè)計(machine-learninginversedesign)實現(xiàn)了三維矢量全息(Three-dimensionalvectorialholography)的新概念。
據(jù)介紹，這項發(fā)明是光學全息技術(shù)土地的一次重大突破，其提供的基于機器學習的反求設(shè)計可精準且敏捷地產(chǎn)生一個或多個任意三維矢量光場，有望應(yīng)用在超寬帶全息顯示、超安全信息加密以及超容量光存儲、超精確粒子操控等各個土地。
相關(guān)研究成果于4月18日淩晨發(fā)表在國際頂級學術(shù)刊物《科學進展》上。該雜志爲《科學》(Science)刊物旗下子刊，是一個涵蓋所有學術(shù)領(lǐng)域的開放性、綜合性科學刊物。
光是一種電磁波，其在介質(zhì)中傳播的同時伴隨著電磁和磁場的振蕩，被稱爲光的矢量特征；诠獠ǖ臋M波特征，光的振蕩通常被限制在與其傳播方向鉛直的二維平面上。近些年，研究發(fā)現(xiàn)光的振蕩可突破傳統(tǒng)二維平面的束縛，通過幹涉産生縱向光振蕩，即形成第三維光矢量。
在物理學上，通過求解三維麥克斯韋方程可以正向獲得一個三維矢量光場分布，但其不可控。一直以來，精確産生任意三維矢量光場是一個世界性難題，因其需要非常複雜的反求設(shè)計，超越了人類知識和經(jīng)驗的邊界。
顧敏院士指導的科研人員使用機器學習反求設(shè)計領(lǐng)先實現(xiàn)了三維矢量全息，可精確地控制三維全息圖像中每個像素點的任意三維矢量狀態(tài)。
“通過機器學習的人工智能新科技，我們在線首次實現(xiàn)了三維矢量光的操控，並將機器學習的算法延伸到光學全息中去，”顧敏院士說，“這樣的操控是全方位的，包括對每個三維矢量光攜帶的信息進行編碼、傳輸講和碼，因而排除了傳統(tǒng)二維偏振光的束縛！
文章第一作者任浩然博士(目前在德國慕尼黑大學從事洪堡博士後研究)說：“機器學習在光學設(shè)計中飾演著越來越重要的作用。我們在線研究證明訓練後的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可有效地、快速地産生任意三維矢量光場，達到靠近百分之百的準確性，極大地提高了光場調(diào)控的功效！
這項發(fā)明還為光學全息開發(fā)了一條新道路，首次在全息中證明光的三維矢量狀態(tài)可以作為獨立的信息載體，實現(xiàn)信息的編碼和復(fù)用。顧敏院士說：“這項發(fā)明作為光學全息技術(shù)土地的一項重大突破，不僅為下一代超寬帶、超大容量、超快速并行處置的光學全息系統(tǒng)奠定了基礎(chǔ)，同時也為加深明白光與物質(zhì)的相互作用(例如粒子操控)提供了一個嶄新的平臺！
該項工作獲得了墨爾本皇家理工大學(RMIT)人工智能納米光子學實驗室以及計算機科學系的大力支持。
