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近来，北京理工大学光电学院付时尧、高春清团队提出了一种宽谱轨道角动量光梳智能调控办法，完成了轨道角动量态±75规模内的光场超高维调控，该研讨成果以 Intelligent tailoring of broadband orbital angular momentum comb towards efficient optical convolution 为题宣布在顶刊Photonics Research（SCI一区，IF：6.6）。该研讨作业得到了国家自然科学基金原创探究方案、国家重点研制方案等支撑。北京理工大学是仅有榜首及通讯作者单位，北理工2023级博士研讨生周诗韵为榜首作者，付时尧教授为通讯作者。
轨道角动量（Orbital angular momentum, OAM）作为一种激光的新式高维自由度，在超大容量光通讯、新体制激光雷达、高密度光存储、量子信息技能等顶级范畴存在广泛的使用远景。一束激光可一起带着多个OAM形式，且不同的OAM形式彼此正交，在“OAM域”中构成了梳状函数，即OAM光梳。宽谱OAM光梳是超高光子功率信息编码的载体，一起也是高密度全息加密技能的“钥匙”。从前研讨现已证明，选用纯相位调制办法不行能将基模高斯光束转化为OAM光梳，若要取得OAM光梳，则一定要选用迭代等办法无限迫临，而迭代进程是费时的，将高维信号编码的优势抵消殆尽。宽谱OAM光梳的高效、精准按需调控仍面对严重应战。
针对这一问题，研讨团队提出了一种根据多标准交融学习的U型神经网络（MSUNet），用于编码宽谱OAM光梳调控相位核算，完成了宽谱OAM光梳的快速、精准按需调控。如图1所示，该智能结构经过多标准特征提取补偿形式强度丢失，极大提高了相位调制图样的生成精度与核算功率。经过引进OAM谱丈量模型，可以直接剖析调制后的光场精度，完成有用的丢失束缚。
试验成果验证了该办法的杰出功能，其调制OAM形式规模可掩盖-75至+75，均匀均方根差错（RMSE）低至0.0037，保线 多标准交融学习的U型神经网络完成宽谱OAM光梳智能调控
此外，研讨团队进一步将定制的宽谱OAM光梳使用于光学卷积核算，完成了恣意离散函数的矢量卷积运算，如图3所示，其试验验证RMSE为0.0138，保线%，展示了OAM光梳在高阶光学核算中的潜在才能。
该作业突破了宽谱OAM光梳按需调控的技能瓶颈，供给了一种简略、高效且高精度的解决方案，为未来高维OAM光场在光学核算、大容量通讯、量子信息处理等前沿范畴的逐渐开展奠定了根底。
周诗韵，北京理工大学光电学院2023级博士研讨生，导师为付时尧教授，首要研讨方向为激光光场智能调控算法。以榜首作者在Photon. Res., Opt. Lett.等期刊宣布SCI论文4篇，请求发明专利 5项。
付时尧，北京理工大学教授、博导，国家级青年人才。长时间从事激光光场调控技能及使用研讨，掌管国家重点研制方案、基金委原创探究方案等项目十余项，出书专著2部，宣布论文60余篇，获授权发明专利23项，研讨成果已使用于多个体系。曾当选博新方案，获北京市自然科学二等奖（序1）、我国电子学会优异博士论文奖、王大珩光学奖等。现为美国光学学会资深会员（Optica Senior Member）、我国激光杂志社第三届青年编委员会委员、《光学学报》等期刊青年编委、《红外与激光工程》青编委会执行委员会委员等。
