撰稿|陈威、黎宇洋
近日，厦门大学电磁声学研究院朱锦锋教授团队联合新加坡科技研究局 Zhaogang DONG博士团队提出了一种基于强耦合准连续域束缚态(S-C Q-BIC)增强拉曼光谱信号的机制，并利用Transformer深度学习网络实现了强局域近场的预测。相关工作以“All-dielectric SERS Metasurface with Strong Coupling Quasi-BIC Energized by Transformer-based Deep Learning”为题发表在《Advanced Optical Materials》期刊上。
图1. 强耦合准BIC全介质SERS超表面与传统金属SERS超表面光学特性对比
图2. 研究方法示意
表面增强拉曼光谱(SERS)可以显著增强分子振动指纹信号，具有单分子检测灵敏度，在化学、生物、环境科学等领域被公认为是一种非常有前景的光谱检测技术。传统的金属纳米结构虽然可以提供可观的SERS增强因子，但其面临着极窄的纳米结构间隙和过度依赖近场热点分布等缺点。近年来，研究人员一直在努力探寻全介质纳米结构来取代金属结构的研究方案。然而，较弱的近场局域能力和较小的增强因子阻碍了全介质纳米结构的发展。因此，探索具有显著近场增强效应的全介质纳米结构对于推进基于SERS的纳米光学应用是十分必要的。最近几年，有关准连续域束缚态（Q-BIC）的物理学概念在纳米光子学领域引起了极大的兴趣。Q-BIC 通常具有较大的共振寿命和极高的品质因子，这将有望极大地增强全介质超表面的近场局域能力，从而增强SERS增强因子。然而迄今为止，Q-BIC全介质超应用于SERS效应的研究仍然十分缺乏。
课题组通过探索Q-BIC与导模共振 (GMR)的耦合模式特性，提出了一种基于S-C Q-BIC增强SERS信号的全介质超表面，并辅以Transformer深度学习进行智能设计。通过改变超构光栅的宽度w，可以显著影响Q-BIC与GMR的耦合模式。w=175nm时，反射光谱展示出了弱耦合模式特有的类 Dirac交叉行为 (图3)。此时，大部分光能被辐射到远场而不是被限制在近场区域，从而导致耦合强度减弱。相反，当 w=275 nm 时，可以观察到伴随着较大的拉比分裂的反交叉行为，这表示强耦合机制。随后，该论文对强弱耦合模式Q-BIC的近场局域能力进行了研究，如图4所示。理论计算结果表明，研究者们提出的S-C Q-BIC策略最高可以提供高达1017量级的SERS增强因子和较大的近场增强区域，这为下一代全介质SERS超表面的开发提供了一种理论指导和候选方案。
图3基于Q-BIC不同耦合模式的光谱调控
图4 基于一系列物理机制和S-C Q-BIC模式的SERS增强因子对比及相应近场增强分布
另一方面，SERS超表面的设计有两个关键点。首先，超表面结构需要在给定波长的激发光源下表现出显著的表面近场增强，这将确保提高SERS灵敏度所必需的拉曼散射信号强度。其次，在提出不同的近场增强需求时，希望快速获取符合条件的微结构参数。鉴于此，该工作提出了一种基于Transformer模型的深度学习方案，以促进全介质SERS超表面的设计，该方案由正向神经网络(FNN)和逆向神经网络(INN)组成。在图5的正向设计中，研究者们提出的Transformer模型表现出比传统的多层感知机(MLP)更加强有力的学习性能。
图5 Transformer和MLP在FNN中的性能对比
本文提出了一种由Transformer网络赋能的基于S-C Q-BIC的全介质超表面，有望推动Q-BIC在SERS研究领域的发展。通过基于入射角调节来控制耦合强度，强耦合Q-BIC模式可以激发比W-C Q-BIC模式更高的Q因子和更大的SERS增强因子。与传统的金属纳米结构的SERS基底相比，具有强耦合Q-BIC的全介质超表面不仅扩大了局部近场增强区域，而且也大幅提高近场强度。此外，该论文开发了用于Q-BIC SERS超表面快速智能设计的Transformer深度学习框架。该研究工作将为探索SERS应用的新型候选方案提供重要理论指导。
厦门大学电磁声学研究院朱锦锋教授为该研究工作的通讯作者，课题组博士生陈威和硕士生黎宇洋为论文的共同第一作者, 新加坡科技研究局的Zhaogang DONG博士和厦门大学的刘益能副教授提供了必要的帮助。该项工作得到国家自然科学基金、国家自然科学基金联合基金项目、福建省青年拔尖人才“雏鹰计划”、福建省杰出青年科学基金、深圳市科创委项目、新加坡科技研究局项目等研究经费的支持。
论文链接：
https://doi.org/10.1002/adom.202301697
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