撰稿人 | 课题组供稿
论文题目 | Intelligent optoelectronic processor for orbital angular momentum spectrum measurement
作者 | 王豪，战子钰，胡福泰，孟鸢，刘泽起，付星，柳强
完成单位 | 清华大学精密仪器系，光子测控技术教育部重点实验室
过去30年间，涡旋光束因其携带OAM，受到研究人员的广泛关注。如何快速、准确、简洁地获得光束的轨道角动量（OAM）信息和成分，对于涡旋光束的信息编码应用、新物理现象的发现等非常关键。近年来，研究人员提出了多种测量光束OAM信息的方法，如干涉法【1】、衍射法【2】、坐标变换法【3】、模式投影法【4】、深度神经网络【5】等，各具特色。然而，这些方法仍受限于解调器件刷新速度慢、测量范围较窄、测量的OAM分布较简单、依赖于参考光路等瓶颈，大大阻碍了涡旋光束传递信息的速度和效率的提升，也限制了涡旋光束新型应用场景的突破。与此同时，利用光为载体实现模拟信息处理的光学神经网络在数据爆炸的信息时代焕发新生，重返研究人员的视野当中【6】。如何将两个看似不直接关联的领域联系起来，实现对彼此领域的共同促进，仍然是一个开放问题。
近日，清华大学精密仪器系先进激光技术团队利用一种光电混合神经网络结构，成功实现了单发（single-shot）测量光束的轨道角动量（OAM）谱信息，无需干涉和重复测量，既能方便地拓展至大测量范围，又能准确地测量非常复杂的谱分布（如随机权重等）。理想情况下，系统的大部分运算处理均为光速执行，充分利用了光子神经网络（ONN）的速度快、能耗低等优点。同时，文章基于此场景，提出并验证了一种光电混合神经网络的模型可视化方法，从光束的OAM视角出发，巧妙地实现了光学神经元、电学神经元的关联协同工作。该可视化方法能够进一步地减少测量的横截面像素范围，并可以拓展至其他光学或机器学习任务。该研究于2023年2月13日发表于PhotoniX。
研究人员将多层光学神经元、少量电学神经元混合，共同优化出一个光电系统（图1），能够端到端地处理涡旋光信号。入射激光首先受到光学神经元的调制处理，到达光电探测器平面时，稀疏的高维特征信号被提取出来，经由一个非常浅层的电学神经网络回归出OAM谱信息。
由于系统的光学前端直接处理复数光场信号，能够同时“关注”光束的振幅和相位，所以能够较好地解决全电神经网络遇到的“强度简并”问题。该架构是“取长补短、两翼齐飞”的混合系统，一方面引入大量光学神经元（analog），改善了全电平台的高能耗和低速问题；另一方面引入少量电学神经元(digital)，提升了模型表现力和计算精度。
混合神经网络的泛化性很好，一旦训练完成，能够以高准确率识别涡旋光束单模、等权重叠加模式、随机权重叠加模式等（如图2）。值得一提的是，研究人员训练该模型时，无需采集大量的实验样本，仅利用一些仿真生成的完美样本训练出的模型，就能够用于受系统噪声、像散等影响的实验样本的测量。进一步，研究人员还研究了训练好的模型对于空间位置失准、大气畸变、探测器噪声、光学调制层间距、超测量范围模式的测量鲁棒性。在模型出现较大误差时，神经网络的微调（fine-tuning）技术可以进行迭代式优化。
图2 模型测试结果。(a)单模OAM谱测量结果；(b)叠加模OAM谱测量结果；(c)不同模式测试集下的R2系数；(d)模型在不同数据集下的泛化性受模型蒸馏超参T的影响；(e)(f)拓展模型至测量复OAM谱的结果示例。
一个新颖有趣的现象是，光学神经网络层能够将正OAM和负OAM的特征，分别聚集到探测平面的不同位置（如图1）。利用该现象，研究人员开发出一种光电混合神经网络的模型可视化方法，得到了模型的特征图（如图3d）。该特征图把每一个具体的OAM基元和探测器的空间位置一一对应起来，仅仅探测特征图上特定位置处的光学信号，就能够得到完整的OAM谱，从而将探测效率提升了25倍，为揭开神经网络的“黑盒子”提供了重要思路。该工作的主要代码已开源至Github平台。
图3 模型可视化。(a)卷积神经网络和光电混合神经网络的结构对比；(b)每一层光学调制神经元后的复数特征信息；(c)模型可视化方法中的特征图计算方法；(d)可视化得到的特征图随训练逐渐趋于稳定。
该工作让人工智能技术在光学领域大发异彩，一方面利用先进的深度学习技术，解决了涡旋光束测量的重要难题，另一方面借助于涡旋光束的OAM维度，提出光电混合模型的可视化方法，体现了将硬件、算法、问题场景、模型表现力充分融合的突出优势和巨大潜力。下一步，该课题组将探索新型光电神经网络的模型架构和实验实现，并将模型可视化方法拓展至更多场景和应用。
柳强，清华大学精仪系长聘教授，长江学者，研究方向为激光器技术、光场调控技术以及激光探测技术等。主持了国家重点研发计划、国家预研、国家自然科学基金等项目，在Nature Communications、Light: Science & Applications、Applied Physics Letters、Optics Letters等期刊上发表SCI收录论文150余篇。担任中国微米纳米技术学会副理事长，《中国激光》、《光子学报》等期刊编委。
付星，清华大学精仪系长聘副教授，光子测控技术教育部重点实验室副主任。入选国家“万人计划”青年拔尖人才、中国科协青年人才托举工程（领域首批）、北京市优秀人才。从事全固态激光、光场调控、单光子探测等研究，在Light: Science & Applications等期刊发表SCI论文100余篇。主持国家重点预研等项目，获瑞士Chorafas青年科学家奖、中国光学学会王大珩光学奖。
发表于：PhotoniX
论文链接：
https://photonix.springeropen.com/articles/10.1186/s43074-022-00079-9
文献检索：
PhotoniX 4, 9 (2023). https://doi.org/10.1186/s43074-022-00079-9
