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在科学和工程领域，人们通常希望避免或降低噪音。是否有可能利用噪音来提高系统的物理性能呢？ 近期，南京大学物理学院彭茹雯教授、王牧教授课题组联合和美国东北大学刘咏民教授课题组，通过光学响应噪声调控打破了光学超构表面偏振复用的容量局限性。 他们首先从理论上演示了相关过程，接着通过实验证实通过单一超构表面能够实现 11 个独立偏振通道。所构造出的超构表面在不同偏振的单色可见光照射下，能观察到 11 种独立的全息图像。进一步地，他们将该方案与空间复用结合，从而实现了 36 阶的全息键盘。 值得关注的是，上述结果系迄今在光学超构表面偏振复用中的容量最高值。该研究为高容量光学显示、信息加密、数据存储等领域带来新的途径。尤其是在光通信与互联、光传感和探测、光计算、增强现实/虚拟现实（AR/VR）技术等领域具有应用潜力。
图丨相关论文（来源：Science） 近日，相关论文以《利用噪音工程突破光学超表面偏振复用极限》（Breaking the limitation of polarization multiplexing in optical metasurfaces with engineered noise）为题发表在 Science 上[1]。 南京大学物理学院熊波博士、博士生刘雨，以及美国东北大学博士生徐亦豪为论文并列第一作者。南京大学彭茹雯教授、王牧教授、美国东北大学刘咏民教授担任共同通讯作者。
偏振作为光的基本属性，不仅在光子学和信息技术等众多领域可以看见它的“身影”，例如传感探测、信号传输。然而，通过以往手段来进行光的偏振态调节仍受工作频段比较窄、光偏振转换效率低等因素限制。 最近几年，该团队利用金属与介电人工微纳结构与光的相互作用，找到了一系列以人工微纳结构为基础的有效调控光偏振态的方案。
比如，2014 年，他们通过金属与介质人工微纳结构，制备出宽频无色散的人工波片, 进而得出“金属-介质-金属型”超构材料宽带调控光偏振态的一般性原理[2]。更进一步地，利用金属微结构中多波干涉效应，使自由、高效的宽带调控偏振转换成为可能[3,4]。 2020 年，该团队提出了一种新的设计理念——基于几何标度相位的超构表面，第一次通过单一的超构表面，使多种路径、多种偏振态的任意组合同时输出成为可能[5]。 在其后续的研究中，他们通过进一步探索，实现量子纠缠态的多通道转化和分发。该研究为达成多用户多元化通信的集成化光量子网络提供新的科学思路[6]。 2022 年，该联合团队和浙江大学马蔚研究员还,提出了一种利用机器学习模型助力微纳光学器件设计的全新框架[7]。 与基于数值仿真的传统搜索方法相比，这种设计框架利用机器学习模型的优势是，可挖掘训练数据中设计结构与光学响应间的统计规律。而且，与其他迭代优化算法相融合，从而达到了超表面微纳光学器件的大规模、系统级寻优和设计。 上述系列成果体现了超构表面等人工微纳结构，在光偏振态调控方面的特别优势。从应用角度来看，相关研究为在光电子学、信息与通讯技术、生物、化学检测等领域的应用奠定基础。
在本次的新研究中，该团队打破以往思路，通过引入噪声调控突破了偏振复用的容量极限。此前的容量为 3 种独立通道，经过方案调整提升至 11 种独立通道。 并且，在这种理论策略基础上，他们还验证了该偏振复用技术和其他复用技术兼容的可行性，例如空间复用、角动量复用等。通过相关实验，研究人员在 0.33mm х 0.33mm 的样品上进行了验证。 结果显示，单一超构表面可生成 36 种独立的全息图像（具体包括 26 个英文字母，以及 10 个数字的全息键盘图案）。
对电磁波来说，该设计原理具有普遍性。它既能用于可见光，又能在红外、太赫兹、微波波段得以应用。此外，该原理在声波、弹性波等体系的器件设计方面也同样适用。 下一步，该团队计划推进新型偏振复用技术与波长复用、轨道角动量复用等技术融合。并且，他们还希望通过机器学习算法将器件到系统的多层级优化，进而使信息容量提升到更高水平，推动光通信、光互联、光计算、光传感等技术发展到达新高度。 “众所周知，噪音在科学和工程领域通常是有百害而无一利，打破常规思维、变‘废’为‘宝’，促成了此项工作。我们有理由相信，噪音工程必将为发展未来新科技，包括信息和能源新材料和新技术，提供独特的科学思路，开辟新的有效途径。”该团队表示。 参考资料： 1.Bo Xiong, Yu Liu, Yihao Xu, Lin Deng, Chao-Wei Chen, Jia-Nan Wang, Ruwen Peng*, Yun Lai, Yongmin Liu*, and Mu Wang*. Science 379, 294-299 (2023). https://www.science.org/doi/10.1126/science.ade5140 2.Shang-Chi Jiang et al. Physical Review X 4, 021026 (2014).https://doi.org/10.1103/PhysRevX.4.021026 3.Ren-Hao Fan et al. Advanced Materials 27,1201 (2015). https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/adma.201404981 4.Ren-Hao Fan et al. Advanced Materials 32,1904646 (2020).https://doi.org/10.1002/adma.201904646 5.Ya-Jun Gao et al. Physical Review X 10, 031035 (2020).https://doi.org/10.1103/PhysRevX.10.031035 6.Ya-Jun Gao et al. Physical Review Letters 129, 023601 (2022). https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.129.023601 7. W. Ma, Y. H. Xu, B. Xiong, L. Deng, R. W. Peng, M. Wang, and Y. M. Liu, Advanced Materials 34, 2110022 (2022). https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/adma.202110022 |
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