今天我们继续为大家带来本周的超材料前沿研究精选，内容涉及铌酸锂超光学（综述）,三重旋转对称磁性超材料中的定向自旋驱动光电流,声子晶体和超构材料中的机器学习和深度学习综述等，敬请期待！
索引：
1.铌酸锂超光学（综述）
2.三重旋转对称磁性超材料中的定向自旋驱动光电流
3.声子晶体和超构材料中的机器学习和深度学习综述
4.基于二维太赫兹-太赫兹拉曼光谱的LiNbO3声子-极化子非线性映射
5.形状记忆聚合物研究进展：远程驱动、多刺激控制、4D打印和应用前景
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铌酸锂超光学（综述）
在过去的十年中，超光学领域受到了巨大的推动，这是因为人们迫切需要实现超紧凑光子器件来塑造和操纵光学电磁辐射。前缀“meta”在希腊语中的意思是“之后”，但目前在科学和技术中主要用于“超越”的含义，它概括了这一研究领域的使命：即推动光学器件的能力和集成超越传统的光学器件（如透镜、反射镜、滤光片、非线性晶体）。其核心的关键的赋能平台是光学超表面，即基于电磁耦合纳米结构（即超元胞）工程集成的亚微米厚度器件，它有望补充和丰富光学和光子学中已有的一套体系。这一振奋人心构想实现的基础是，通过单个超元胞及其系综配置的组合设计，可以极大地调整超表面的光学特性。特别地，光学超表面可以被设计为同时具有多种基本光学功能，例如在单个超薄器件中的偏振和波前控制。这对于需要高度集成的光子应用具有非常重要的意义，例如超小型激光腔（例如，垂直腔表面发射激光器），甚至可以应用于波导。特别是，铌酸锂晶体（LiNbO3）已经是集成光子学的主要材料，由于其大的电光系数和二阶非线性响应以及从可见光到中红外的宽透明窗口，在新型超光学元件方面显示出巨大的前景。纳米制造技术的最新发展标志着LiNbO3平台小型化的一个新里程碑，从而实现了基于LiNbO3的超表面的首次演示。这些开创性的工作为实现超薄单片非线性光源、相关光子对的高效量子源以及电光调制器奠定了坚实的基础。
近日，意大利米兰理工大学物理系Michele Celebrano等人回顾了该领域的最新进展，提供了基于LiNbO3材料的超表面在光转换和量子光学方面的潜在应用的观点。同时作者也LiNbO3平台可能存在局限性问题进行了批判性评估。相对于其他材料，LiNbO3具有几个无可置疑的优点，最显著的优点是其广泛的透明度范围及其多功能性。尽管如此，一些应用可能会受到其相对低的折射率的影响。但作者始终相信，目前存在的问题将会得到逐步的解决。相关研究工作发表在《ACS Photonics》上。（丁雷）
文章链接：
Lithium Niobate Meta-Optics,Anna Fedotova et al. ACS Photonics(2022).
https://doi.org/10.1021/acsphotonics.2c00835.
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三重旋转对称磁性超材料中的定向自旋驱动光电流
电子自旋极化的操纵是自旋电子学的一个重要课题，研究学者们发现可以利用激光激发并控制自旋电流，例如拓扑绝缘体中自旋极化电流的光自旋控制、磁多层膜结构中由超快激光产生的超扩散自旋电流、铁磁绝缘体中自旋波传输等均产生纯自旋电流。此外，在自旋相关散射中，纯自旋电流在外加磁场作用下转化为自旋极化电流，并产生磁光电效应(MPGE)。未来的自旋电子学和量子技术将需要一系列技术来操纵纳米器件中的电子自旋，特别是自旋电流的多维调控是信息传输和处理的关键问题，有助于高效低能耗的自旋电子器件的研发，然而室温下对自旋电流的全方向调控以及对幅值的控制依然比较困难。
近日，日本东北大学Masakazu Matsubara等人提出了一种具有三重旋转对称性结构的人工磁性超材料(MM)，由于这种特殊的对称性和多层磁性金属中较高的剩余磁化强度，自旋偏振光电流的方向和大小均可以通过调节激发光的偏振态来控制，而无需任何外部偏置磁场，并且还具备在弱磁场下光电流的自旋切换特性。纳米尺度的对称工程可以将已知的磁体转化为在室温下工作的功能性光自旋电子材料，该工作所提出的纳米尺度对称性MM实现了对室温下的自旋电流的高度调控，为人工光自旋电子器件的研究设计提供了重要的指导意见。相关工作发表在《Nature Communications》上。（袁铭谦）
文章链接：
M. Matsubara, T. Kobayashi, H. Watanabe, et al. Polarization-controlled tunable directional spin-driven photocurrents in a magnetic metamaterial with threefold rotational symmetry. Nat. Commun. 13, 6708 (2022).
https://doi.org/10.1038/s41467-022-34374-7
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声子晶体和超构材料中的机器学习和深度学习综述
由于具有天然材料无法获得的特性，声子晶体和超构材料已成为声学和弹性波调控的潜在候选者。一些奇异的波现象在波传播受到限制的频率带隙区域被观察到。在这种带隙内传播的波的频率不能通过这些周期性或非周期性的人工结构传播。因此，它提供了一个有利的平台来调控入射波。频率带隙特性还使超构材料器件可以实现不同类型的波调控。声子晶体和超构材料所提供的这些有趣的物理现象和不同寻常的动态特性使它们成为解决多种振动和噪声相关工程问题的突出和可行的解决方案。由于机器学习（ML）和深度学习（DL）方法已经见证了逆向设计和体系结构设计优化的研究热点。如今超构材料的概念已不局限于理论概念和物理现象。超构材料在隔声、低频振动控制、气动声学、软体机器人、汽车应用、地震应用、水下声学、低通机械滤波器、能量采集器等方面的潜在应用已被探索。机器学习（ML）作为人工智能的一个组成部分，鼓励结构设计的探索，从而带来新的技术进步。通过开发和生成数据驱动的方法来补充传统的物理学和基于公式的方法，深度学习（DL），机器学习的一个子集为理解和利用人工材料和结构提供了一种有效的方法。近年来，声学和力学领域在人工材料的设计和优化中引起了人们对机器学习和深度学习方法的研究兴趣。
近日，爱尔兰都柏林圣三一大学Muhammad团队通过提供历史背景、讨论网络架构和工作原理，评估了基于机器学习和深度学习的声子晶体和超构材料设计的最新发展，并介绍了最新的研究。解释了这些网络架构在人工结构设计和优化中的应用。由于这一多学科的研究领域正在发展，总结了未来的前景。本文旨在为声学、力学、物理学、材料科学和深度学习领域的研究提供最新进展。相关研究发表在《Materials Today Communications》上。（徐锐）
文章链接：
Muhammad, J. Kennedy, C. W. Lim. Machine Learning and Deep Learning in Phononic Crystals and Metamaterials A Review[J]. Materials Today Communications, 2022.
https://doi.org/10.1016/j.mtcomm.2022.104606
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基于二维太赫兹-太赫兹拉曼光谱的LiNbO3声子-极化子非线性映射
利用超快激光技术可以实现对载流子超快动力学的相干调控，进而改变材料的宏观性质，例如驱动铁电极化的翻转，诱导铁磁-反铁磁相变，以及增强超导现象等。随着超快太赫兹(THz)源场技术的发展，可能成为继超快脉冲激光技术以外一项全新的相干调控手段，例如可以利用太赫兹场驱动相位敏感性较高的特定声子模式。由于声子的激发可以通过偶极和极化介导的跃迁进行，因此太赫兹场提供了一个额外的调控维度。利用宽带太赫兹场泵浦，有助于观察材料内部发生的多种线性或非线性激发过程，从而为未来的模态选择性相干调控研究和应用奠定了基础。
近日，加州理工大学Griffin Mead研究团队利用二维太赫兹-太赫兹-拉曼(2D-TTR)光谱表征LiNbO3中E对称声子模的势能面，并发现E(TO1)和E(TO3)声子-极化子之间的非线性跃迁。研究发现E对称声子模态的激发过程以及非线性声子间耦合主要由三阶非线性响应引起，在不同偏振太赫兹激发下观察到不同的相干路径。此外单光子吸收非谐耦合模型结果表明三阶非线性响应是由于机械非谐性造成的，进一步发现E(TO1)和E(TO3)模态声子极化激元是通过单光子太赫兹共振激发的，该工作为声子相干调控研究及应用提供了重要基础。相关工作发表在《Physical Review Letters》上。（袁铭谦）
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形状记忆聚合物研究进展：远程驱动、多刺激控制、4D打印和应用前景
对于自然界中的植物和动物而言，主动变形以响应不断变化的环境是至关重要。自20世纪以来，形状记忆聚合物、人工肌肉材料和介电聚合物等具有主动变形特性和功能的智能材料和结构受到了研究人员的广泛关注。形状记忆聚合物（SMPs）作为一种极具发展前景的智能材料，具有变形能力大、柔韧性好、重量轻、加工性能高等内在特点，在智能结构和系统中发挥着越来越重要的作用。形状记忆聚合物在热、光、电、磁、化学溶剂或其他外界刺激的作用下，可以保持“程序化”的临时形状，并恢复到原来的形状。热和电是接触式驱动SMPs的传统方式。近几十年来，通过光、磁、微波和超声等远程驱动SMPs受到了广泛的关注，特别是在生物环境、水环境和航空航天环境中的应用。此外，SMPs智能系统的多刺激控制和多阶段变形可以通过多种驱动方法的组合灵活实现。为了快速制造个性化的智能结构和构型，利用SMPs的4D打印已经被提出，并得到了越来越多的发展，以满足实际需求。
近日，哈尔滨工业大学冷劲松教授团队综述了形状记忆聚合物的研究进展，重点介绍了远程驱动策略、多刺激控制结构以及智能集成系统的4D打印技术。在生物医学工程、软体机器人、执行器、航空航天工程和信息存储等领域对其形状记忆功能的综合利用得到了有效解决。最后，阐述了研究的应用前景、目前存在的问题和未来面临的挑战，以期为跨学科研究和进一步发展提供适当的指导。相关研究发表在《Materials Science and Engineering: R: Reports》上。（徐锐）
文章链接：
X. Wang, Y. He, Y. Liu, et al. Advances in shape memory polymers: Remote actuation, multi-stimuli control, 4D printing and prospective applications[J]. Materials Science and Engineering: R: Reports, 2022, 151.
https://doi.org/10.1016/j.mser.2022.100702
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