研究過程中捕捉的時序光強分布圖像顯示(左圖為初始光場，右圖為經(jīng)無引導(dǎo)優(yōu)化的光場)，優(yōu)化后的光場時間波動顯著降低。

科學(xué)家們發(fā)現(xiàn)了一種新方法，可以使光束在動態(tài)散射介質(zhì)(如湍流大氣或活體組織)中實現(xiàn)穩(wěn)定傳輸。

?？巳卮髮W(xué)David Phillips教授和Simon Horsley教授領(lǐng)導(dǎo)的物理學(xué)家團隊，展示了如何通過精心設(shè)計光束形態(tài)，使其在傳播過程中不受介質(zhì)運動影響。這項突破性技術(shù)有望為更高分辨率的生物醫(yī)學(xué)成像和光通信系統(tǒng)中更快速的數(shù)據(jù)傳輸鋪平道路。

相關(guān)研究論文為《Threading light through dynamic complex media》為題目，發(fā)表于《自然·光子學(xué)》期刊上。

當(dāng)激光束照射運動物體時，光的散射方式會隨時間改變。這種現(xiàn)象會對成像和光數(shù)據(jù)傳輸造成干擾，因為介質(zhì)運動可能破壞光載信息的完整性。

這正是我們觀測到星光閃爍的原因——地球大氣層對星光的散射方式持續(xù)變化所致。

研究團隊發(fā)現(xiàn)，動態(tài)散射介質(zhì)在任何時刻都同時存在運動快慢不同的區(qū)域。這一關(guān)鍵觀察成為整個研究的起點。

Phillips教授解釋道："挑戰(zhàn)在于，我們無法預(yù)知湍流大氣或活體組織等散射介質(zhì)中這些快慢區(qū)域的分布。因此我們致力于開發(fā)能自動定位最穩(wěn)定區(qū)域，并優(yōu)先引導(dǎo)光束通過這些通道的技術(shù)。"

為尋找這些隱藏的穩(wěn)定通道，研究人員采用了受人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練啟發(fā)的優(yōu)化方法。這種智能算法能快速篩選海量可能性，鎖定最優(yōu)解決方案。團隊將該技術(shù)應(yīng)用于激光束形態(tài)優(yōu)化，通過介質(zhì)傳輸實驗快速篩選出時間波動最小的光束構(gòu)型。優(yōu)化后的光束成功規(guī)避了介質(zhì)的快速運動區(qū)域，集中于靜態(tài)或緩慢移動的穩(wěn)定區(qū)域。

無引導(dǎo)優(yōu)化

物理伴隨優(yōu)化

時間平均傳輸矩陣

Phillips教授表示：“實際效果遠超預(yù)期，這項技術(shù)在多個領(lǐng)域都具有廣闊應(yīng)用前景，令我們倍感振奮?！蹦壳把芯繄F隊正在探索如何將該技術(shù)應(yīng)用于改進光通信系統(tǒng)和柔性顯微內(nèi)窺鏡。

該國際合作項目由英國埃克塞特大學(xué)Phillips教授"結(jié)構(gòu)光研究組"主導(dǎo)，并與法國雷恩大學(xué)Philipp del Hougne博士團隊合作完成。

審核編輯 黃宇