科研新前沿：非线性光学全光计算和人工智能融合
在人工智能与光子学设计的融合背景下，科研领域的边界持续扩展，创新成果不断涌现。从理论模型的整合到光学现象的复杂模拟，从数据驱动的探索到光场的智能分析，机器学习正以前所未有的动力推动光学设备领域的革新。据调查显示，目前在Nature和Science杂志上发表的机器学习与光子学结合的研究主要集中在以下几个方面：
一：光子器件的逆向设计：通过机器学习，特别是深度学习，可以高效地进行光子器件的逆向设计，这在传统的多参数优化问题中尤为重要。
二：超构表面和超材料设计：机器学习被用于设计具有特定光学特性的超构表面和超材料，这些材料在光场调控中发挥着重要作用。
三：光子神经网络：利用光子器件构建的神经网络可以进行快速的矩阵-向量运算，加速深度学习算法的执行。
四：非线性光学与光子芯片：非线性光学材料和非厄米拓扑光子学为高性能片上处理方案提供了新的可能性，智能光子芯片在全光计算、信号处理和量子技术等领域具有广泛的应用前景。
五：智能光子系统的多任务优化：通过深度学习与拓扑优化的结合，可以同时优化多个光子器件的功能，提高设计效率并保证性能。
六：光谱分析与预测：机器学习模型能够分析光谱数据，预测材料特性或器件性能，这对于材料科学和光子器件的研发至关重要。
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飞秒激光技术：引领电镜载网加工进入高精度高效时代
在微纳尺度科学研究与工业检测领域，电子显微镜（以下简称“电镜”）是揭示物质微观结构、探究材料性能机理的核心观测工具。而电镜载网作为支撑与固定待测样品的关键组件，其加工质量不仅直接决定样品固定的稳定性，更对薄膜沉积效果、器件结构分析精度及最终电镜成像质量产生关键性影响。因此，研发适配微纳领域需求的载网加工技术，已成为提升电镜应用效能的重要环节。
2025-09-30
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光的折射与光速变化机制探析
将直筷斜插入盛水容器中，肉眼可观察到筷子在水面处呈现“弯折”形态；夏季观察游泳池时，主观感知的池底深度显著浅于实际深度——此类日常现象的本质，均是光在不同介质界面发生折射的结果。在物理学范畴中，折射现象的核心特征之一是光的传播速度发生改变。然而，“光以光速传播”是大众熟知的常识，为何光在折射过程中速度会出现变化？这一问题需从光的本质属性、介质与光的相互作用等角度展开严谨分析。
2025-09-30
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纳米尺度光与物质强耦合新突破：定向极化激元技术开辟精准调控研究新范式
2025年9月22日，国际权威期刊《NaturePhotonics》发表了一项具有里程碑意义的研究成果：由西班牙奥维耶多大学PabloAlonso-González教授与多诺斯蒂亚国际物理中心AlexeyNikitin教授联合领衔的研究团队，首次通过实验实现了纳米尺度下传播型极化激元与分子振动的定向振动强耦合（directionalvibrationalstrongcoupling,VSC）。该突破不仅为极化激元化学领域拓展了全新研究维度，更推动“光与物质相互作用的按需调控”从理论构想迈向实验验证阶段。
2025-09-30
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从传统工艺到原子级精控了解超光滑镜片加工技术的六大核心路径
超光滑镜片作为光刻机、空间望远镜、激光雷达等高端光学系统的核心元件，其表面微观粗糙度需达到原子级水平（通常要求均方根粗糙度RMS＜0.5nm），以最大限度降低光散射损耗，保障系统光学性能。前文已围绕超光滑镜片的定义、潜在危害及检测方法展开探讨，本文将系统梳理其加工技术体系，从奠定行业基础的传统工艺，到支撑当前高精度需求的先进技术，全面解析实现原子级光滑表面的六大核心路径。
2025-09-30
