光計(jì)算以光子而非電子作為信息載體，以其高信息容量、低功耗、光速處理和大規(guī)模并行等特點(diǎn)，被廣泛認(rèn)為是后摩爾時(shí)代的顛覆性計(jì)算技術(shù)。人們致力于通過對(duì)光波的（振幅、相位、偏振和頻率等）調(diào)控來構(gòu)建光學(xué)神經(jīng)計(jì)算架構(gòu)，有望在機(jī)器視覺、智能駕駛、智慧醫(yī)療和萬物互聯(lián)等領(lǐng)域取得重要應(yīng)用。由于傳統(tǒng)衍射光學(xué)元件的調(diào)控維度有限，目前的光衍射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更多依靠光的相位調(diào)制進(jìn)行功能設(shè)計(jì)，沒有實(shí)現(xiàn)全傅里葉參量（即光復(fù)振幅）的任意且獨(dú)立調(diào)控，而復(fù)振幅又是光網(wǎng)絡(luò)需要訓(xùn)練和學(xué)習(xí)的完整參數(shù)。

超表面，由平面亞波長(zhǎng)結(jié)構(gòu)單元構(gòu)成，幾乎可以塑造任意的光波前。盡管超表面具有優(yōu)異的光波調(diào)控能力，但現(xiàn)有超表面復(fù)振幅調(diào)控方案又會(huì)帶來網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元密度降低或偏振轉(zhuǎn)化復(fù)雜等問題。因而如何設(shè)計(jì)高效、完全解耦、大空間密度、簡(jiǎn)單偏振轉(zhuǎn)換的復(fù)振幅調(diào)控超表面單元來搭建高性能的衍射光神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，仍然具有較大的挑戰(zhàn)性。

鑒于此，同濟(jì)大學(xué)物理科學(xué)與工程學(xué)院王占山教授和程鑫彬教授團(tuán)隊(duì)，聯(lián)合湖南大學(xué) 段輝高教授團(tuán)隊(duì)，利用雙折射和偏振旋轉(zhuǎn)設(shè)計(jì)原理實(shí)現(xiàn)了對(duì)振幅和相位獨(dú)立且任意調(diào)控的介質(zhì)超表面單元，并基于此實(shí)現(xiàn)了一種全傅里葉參量的光學(xué)超表面衍射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FONM），闡明了該架構(gòu)相比傳統(tǒng)的純相位型光學(xué)衍射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在典型功能和場(chǎng)景下更具有優(yōu)勢(shì)。近日，相關(guān)研究成果“Full-Fourier-Component Tailorable Optical Neural Meta-Transformer”發(fā)表在Wiley旗下期刊《激光與光子學(xué)評(píng)論》（Laser & Photonics Reviews）上。文章通過仿真和實(shí)驗(yàn)證明了：其作為分類器，F(xiàn)ONM提高了識(shí)別精度，特別是對(duì)于高頻特征較多的輸入；作為成像儀，它可以有效抑制輸出圖像的背景噪聲；作為編碼器時(shí)，還可以同時(shí)實(shí)現(xiàn)近場(chǎng)灰度納米打印和神經(jīng)全息的功能復(fù)用。

論文首先對(duì)比了傳統(tǒng)的衍射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和FONM架構(gòu)，如圖1a所示，前者通過純相位（PO）調(diào)控來操縱衍射光場(chǎng)，因此網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果具有更多的高頻成分，且不可避免地受到環(huán)境噪聲影響。相比之下，F(xiàn)ONM旨在操縱光場(chǎng)的全傅里葉分量，可以提高成像質(zhì)量等性能，其架構(gòu)原理圖如圖1b所示。

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圖1. (a)純相位光網(wǎng)絡(luò)和FONM對(duì)比，(b)三維架構(gòu)FONM成像儀

為了在FONM中實(shí)現(xiàn)任意且獨(dú)立的振幅和相位調(diào)制，文章采用矩形雙折射納米柱結(jié)構(gòu)，如圖2a所示。在x偏振光入射和y偏振光出射時(shí)，滿足振幅匹配

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圖2 .(a)超表面神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)和工作偏振態(tài)，(b)振幅、相位匹配條件

作為概念驗(yàn)證，首先將FONM設(shè)計(jì)為一個(gè)分類器，可以識(shí)別0到5的手寫數(shù)字，如圖3a所示。該器件是通過電子束直寫和原子層沉積工藝制作完成，其頂視和剖視SEM結(jié)果如圖3b所示。以數(shù)字“4”的輸入為例，測(cè)試了網(wǎng)絡(luò)的輸出，如圖3c所示，結(jié)果表明最大的光強(qiáng)被聚焦在對(duì)應(yīng)的正確區(qū)域，識(shí)別是成功的。

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圖3. (a)手寫數(shù)字的FONM分類器示意圖，(b)FONM器件的SEM圖，(c)FONM測(cè)試的網(wǎng)絡(luò)輸出

此外，還展示了其處理另一類復(fù)雜問題(回歸問題)的能力，將提出的FONM架構(gòu)應(yīng)用于壓縮成像(圖4a)，并且將其與純相位網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行對(duì)比(圖4b)。發(fā)現(xiàn)FONM的輸出圖像具有更高的峰值信噪比和較低的背景噪聲，因而帶來更優(yōu)的成像質(zhì)量。而且該架構(gòu)還可以與光學(xué)非線性集成提高網(wǎng)絡(luò)的完整性并進(jìn)一步提高性能，如圖4c所示。

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圖4. (a)FONM壓縮成像儀示意圖，(b)FONM與純相位網(wǎng)絡(luò)的成像對(duì)比，(c)FONM集成非線性的結(jié)果

進(jìn)一步，將FONM作為一個(gè)編碼器分別編碼振幅和相位剖面，以生成兩幅圖像，并通過近場(chǎng)的納米打印和遠(yuǎn)場(chǎng)的神經(jīng)全息展示，如圖5a所示。其實(shí)驗(yàn)結(jié)果（5b）與仿真非常好的吻合。

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圖5. (a)FONM編碼器示意圖，(b)實(shí)驗(yàn)的納米打印和神經(jīng)全息

該工作設(shè)計(jì)并實(shí)驗(yàn)展示了基于超表面的全傅里葉參量光學(xué)衍射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，證明了其執(zhí)行三種基本類型任務(wù)的能力，即加密、分類和回歸。結(jié)果表明，與純相位型網(wǎng)絡(luò)相比，該架構(gòu)具有更好或更多的功能，為全參量光網(wǎng)絡(luò)提供了一種方案，可以擴(kuò)展到許多光學(xué)應(yīng)用，包括機(jī)器視覺、信息安全等。

同濟(jì)大學(xué)博士后董思禹、湖南大學(xué)胡躍強(qiáng)副教授、湖南大學(xué)段輝高教授、同濟(jì)大學(xué)程鑫彬教授為論文共同通訊作者，同濟(jì)大學(xué)博士生羅栩豪和博士后董思禹為論文共同第一作者。對(duì)論文具有突出貢獻(xiàn)的合作者還包括同濟(jì)大學(xué)魏澤勇副教授和王占山教授。該研究工作得到了國(guó)家自然科學(xué)基金委員會(huì)、上海市教育委員會(huì)、上海市科學(xué)技術(shù)委員會(huì)、湖南省自然科學(xué)基金、中國(guó)博士后科學(xué)基金會(huì)等項(xiàng)目的支持。

論文鏈接：https://doi.org/10.1002/lpor.202300272