超材料前沿研究一周精选 2020年5月25日-2020年5月31日

人工神经网络（ANNs）在执行各种机器学习任务方面取得了巨大成功，从计算机科学应用（如图像分类、语音识别、游戏）到科学研究（如医学诊断、智能成像、行为神经科学）。机器学习的爆炸性增长主要是由于最近神经网络结构和硬件计算平台的进步，这使得我们能够训练更大规模和更复杂的模型。随着电子晶体管的规模接近其物理极限，利用光子代替电子作为信息载体进行光计算，有望在后摩尔定律时代研究和发展下一代计算模式。

近年来，光学神经网络（ONN）的研究在高光学可积性方面取得了重大进展。人们提出了各种ONN结构，包括光干涉神经网络、衍射光学神经网络、光子储层计算、光子尖峰神经网络、光学递归神经网络等。最近，来自清华大学的研究人员基于光互易原理和相位连接原理，提出了用于衍射光网络原位训练的光学误差逆向传播方法。该方法通过逆向传播误差光场，实现了网络剩余误差的光学逆向传播。研究表明，网络在各个衍射层上的梯度可以连续地计算出来，与测量向前和向后传播的光场高度平行。为了实现所提出的原位光学训练，一个带现成光子器件的可重编程系统被设计出来，该系统采用相移数字全息术进行光场测量，误差光场由一个复杂的光场产生模块产生。此外，用多层SLMs实现的衍射ONS可以很容易地重新配置，以在光速下执行不同的推断任务。文章以in situ optical backpropagation training of diffractive optical neural networks为题发表在Photonics Research上。（鲁强兵）

（a） 衍射ONN结构是由级联空间光调制器（SLMs）物理实现的，SLMs可编程用于调整网络的衍射系数以实现特定任务。（b） 前向传播的光场由多层SLM的相位系数调制，并由输出像面和各层的相移参考光图像传感器测量。（c） 逆向传播光场是通过多层SLMs的调制将误差光场从输出像平面传播回输入平面而形成的。

文章链接：

https://www.osapublishing.org/prj/abstract.cfm?uri=prj-8-6-940 

DOI：10.1364/PRJ.389553

光学透镜是目前三维成像、光耦合器和手机中重要的光学元件。为了满足光学元件微型化和高放大倍率的需求，许多研究者对液体透镜和薄膜透镜进行了研究。透镜的作用是通过电渗透引起的水滴表面形态的变化、静电力直接引起的膜的变形或流体或气体介质的均匀载荷引起的膜的变形来实现的。目前，以静电力驱动的薄膜透镜阵列是研究最广泛的一种薄膜透镜阵列。然而，逻辑控制方法主要是采用电子电路系统。这些基于电路的控制方法在水中或具有强电场、磁场或辐射的环境中响应较慢。

近日，厦门大学机电工程系孙道恒教授团队研制出一种具有逻辑寻址单元的集成数字微流控变焦致动系统单元，用于内置膜透镜阵列，例如柔性仿生复眼。针对传统电磁阀的不足，提出了一种由逻辑门、致动器和微透镜组成的凸凹膜式流体微阀。根据等效电路设计，将微阀集成到流体网络中，可实现压力调节和解码功能。变焦驱动单元包含一个压力调节器，用于调节三级透镜的焦距;逻辑寻址单元包含一个解码器，用于从六边形透镜阵列中选择一个典型的透镜。微流控芯片控制系统灵活地连接到驱动部分，即膜透镜阵列。此外，仿真和实验表明，该研究团队所设计和制作的微流控变焦系统具有良好的工作性能，该系统由一个完整的微流控变焦单元、寻址技术和微透镜阵列组成。由于这些组件是在相同的制造过程中构建的，并使用相同的工作介质和驱动源进行操作，因此该系统具备高度兼容性，同时质量很轻，适用于人机交互界面、软体机器人、仿生等应用领域。相关研究工作发表在《Microsystems & Nanoengineering》上。（丁雷）

文章链接：

Shouju Yao et al. A microfluidically controlled concave–convex membrane lens using an addressing operation system. Microsystems & Nanoengineering (2020) 6:34.

https://doi.org/10.1038/s41378-020-0148-0.

广泛应用的三维立体显示，依赖于左右眼偏振图像的定向或选择性投影，被认为是下一代显示器技术。不幸的是，它们的图像重建通常依赖于额外的体积庞大的光学元件，如滤光片或偏振器，这也导致该技术在大型公共场合未能占据一定的市场份额。虚拟现实和增强现实(VR/AR)技术的迅速发展激发了越来越多的人的兴趣，在三维图像绘制和计算机生成的虚拟成像方面具有革命性的新应用前景。要将这些技术应用到大型公共场所，需要能够独立处理图像投影的小巧轻便的VR/AR头盔。近年来，由能够编码振幅、相位和偏振信息的亚波长尺度元件组成的超薄和平面光学元件已经用于光的的波前操纵，实现了全息投影，从而为轻型VR/AR头戴式设备的开发提供了新的途径。这样的人工界面,也被称为基于共振结构或几何相位的超表面。然而，超全息图像的偏振特性通常是基于与入射偏振相关的共偏振和交叉偏振，从而导致实际应用中的偏振通道受限。

近日，法国蔚蓝海岸大学Qinghua Song等人提出了一种通用的方法，通过将相位和偏振信息编码到像素化的超表面来实现任意输出偏振的波前整形。研究人员应用这一概念将具有线偏振的输入平面波转换为具有任意空间输出偏振的全息图像。提出了一种矢量层叠成像技术用于映射琼斯矩阵来监测重建的超表面输出场，并计算矢量远场模式的全极化特性，证实了像素化的界面可以使矢量图像转向所需的方向，从而实现精确的目标定位和波前整形。多重像素化偏转器可以处理不同的偏振，并集成到一个共用孔径中，以显示多个任意偏振图像，该研究在矢量光束生成、全彩显示和增强/虚拟现实成像方面带来了新的应用前景。相关工作发表在《Nature Communications》上。（丁雷）

 文章链接：

Qinghua Song et al, Ptychography retrieval of fully polarized holograms from geometric-phase metasurfaces. Nature Communications (2020) 11:2651.

https://doi.org/10.1038/s41467-020-16437-9. 

定量相位显微镜(QPM)能够对透明样本进行无标记成像，如未染色的细胞和组织以及非吸收的微量元素。部分相干照明的QPM具备优良的空间分辨率和减少散斑的光吞吐量能力。例如、干涉测量和角度扫描显微镜。所有这些方法都能捕获非线性(强度)测量，并通过计算恢复定量相位。通常，相位重构步骤本质上决定了成像性能和图像质量。一般地，相位重构逆问题是通过基于问题的物理属性优化最小二乘损失函数来解决的。这种基于物理属性的优化方法是相位成像的基础，其直接优点是可以通过正则化直接集成先前对图像的假设。例如，可以对相位图像进行约束，使其在小波域中具有稀疏表示。这样的正则化器工作良好，提高了重建质量。最近，深度神经网络已经成为计算成像的有效工具，包括透明样品的定量相位显微技术。为了从强度中重建相位，目前的方法依赖于训练神经网络的监督学习;因此，它们的性能对训练和成像装置的匹配非常敏感。

近期，美国加州大学伯克利分校电子工程与计算机科学系Emrah Bostan等人提出了一种用于相位显微镜设计的新的方法，该方法无需训练的深度神经网络，通过将网络的权值与捕获的图像进行拟合，同时重建相位和光瞳面畸变。为了进行实验验证，研究人员在不知道像差的情况下，通过从聚焦强度图像来重建定量相位。相关研究工作发表在《Optica》上。（丁雷）

文章链接：

Emrah Bostan et al, Deep phase decoder: self-calibrating phase microscopy with an untrained deep neural network.Optica(2020).

https://doi.org/10.1364/OPTICA.389314.

在过去的十年中，凝聚态的拓扑状态吸引了很多研究兴趣，根据体带结构的不同，凝聚态可以分为两大类：带隙相包括拓扑绝缘体和超导体，无隙相包括各种拓扑半金属。三维（3D）拓扑半金属的特征是动量空间中的拓扑非平庸带接触。根据带接触的维度，拓扑半金属可分为零维（0D）节点半金属（例如Weyl和Dirac半金属）和一维（1D）节点线半金属，包括节点环，网，链，结等，由线接触的几何形状确定。具有不同几何形状的节点线导致鼓面表面状态的色散类型不同。在这些节点线构型中，尽管理论上提出了非同构空间群对称性保护的非对称节点链，但在实验中仍然是一个挑战。

近日，来自华南理工大学的研究小组报告了在声子晶体中实现半金属态的过程，该声子晶体在动量空间中承载着简并的节点链。节点链的色散由相互连接的简并线组成，并且受非同构和时间反转对称性的共同保护。由节点链结构引起的非平庸Zak相会在表面上产生非泄漏鼓面表面模式。非对称对称被破坏时，节点链半金属转变为能谷绝缘状态。 存在于两个不同的谷相界面上的谷界面状态证明了没有反射的拓扑聚焦。这些发现丰富了节点线材料的知识，并可能为创新的声学设备铺平道路。相关研究发表在杂志《Physical Review Applied》上。（刘乐）

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https://doi.org/10.1103/PhysRevApplied.13.054080

对相变的研究导致了人们对材料物理的丰富理论理解，以及在冶金，半导体纯化和聚合物加工中无处不在的核心技术突破，但是，在此过程中获得的物理洞见不仅限于传统材料。实际上，宏观力学系统可以在不同的能量最小值之间表现出相似的相变。由于不同相的性质可能会发生巨大变化，因此利用这些转变及其在多稳态系统中的传播的能力可能会导致一类可重构的新型超构材料，在各种应用中具有新的功能，包括能量吸收，软机器人，自治系统和可部署结构。

近日，来自宾夕法尼亚大学的研究小组通过实验，数值和分析方法表征了包含多稳态（三稳态）元素的力学超构材料，并建立了一个理解该系统中相变波传播的框架。相图可以对各个元素的势能态进行仔细的控制，该相图描述了多个相可以共存的几何参数值。研究者证明准三维元素的准一维链不仅可以轻松控制波速来支持相变波，而且还可以表征在以前的工作中对一维双稳态晶格中的相变波没有观察到的特征，包括耦合的旋转和平移自由度，双向和两步传播，以及在不兼容的相变波阵面碰撞时形成固定的畴壁。移动，反转和添加相界的能力提高了基于一个或两个简单输入来动态重构超构材料的前景。将这种平台与软机器人和主动材料系统相结合，将为时空上控制复杂的动态行为铺平道路。相关研究发表在杂志《Physical Review Applied》上。（刘乐）

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https://doi.org/10.1103/PhysRevApplied.13.054067

连续体中的束缚态（BIC）是指可以与连续波共存而没有任何辐射损失的一种波。近年来，纳米制造技术的进步推动了光子学中BIC的快速发展，并且已将该物理现象应用于传感器，激光，滤波器和集成光子学等领域。对于集成光子，由于BIC机理，可以在没有任何腔体结构的单波导中实现谐振。而且，通过在高折射率衬底上构图低折射率材料，可以利用集成光子平台上的BIC来实现低损耗波导。多路复用和多路分解技术使得能够将多个光信号从多个光纤通道传输到单个光纤通道，反之亦然。如果以不同的波长，偏振或模式编码不同的光信号，则单个光纤通道中的多个光信号将不会相互干扰。因此，多路复用技术可以显着增强数据链路容量，以满足过去几十年对海量数据传输不断增长的需求。迄今为止，这些多路复用技术已在绝缘体上硅（SOI）平台上得以实现。但是，由于缺乏二阶非线性，硅光子需要掺杂以形成p–n结以实现芯片上的高速调制。

近日，来自香港中文大学孙贤开课题组研究高阶BIC，并将BIC在集成的光子平台上应用于高维光学通信。在无蚀刻铌酸锂（LiNbO₃）平台上，基于由低折射率材料在高折射率基板上构成的波导，实现了不同顺序的BIC的四通道TM模式（解）多路复用器。同时实现了不同阶数的TM模的低传播损耗和高效激发高阶TM模式的相位匹配条件。一个由四通道模式（解）多路复用器组成的芯片被制备，其数据传输速率达到40 Gbps /通道。所有通道在70 nm波长带中的插入损耗<4.0 dB，串扰<-9.5 dB。因此，在LiNbO₃平台上演示的模式多路复用和高维通信可以满足对片上光通信中高容量的日益增长的需求。相关成果发表在《Nature Communications》上。（张子栋）

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https://doi.org/10.1038/s41467-020-15358-x

一百年前，Barnett，Einstein和de Haas通过实验证明了旋磁效应，该旋磁效应可实现铁磁体的机械旋转与其宏观磁矩之间的角动量相互转换。该效应是基于角动量的通用守恒定律，因为铁磁体中的磁矩来自于约束在体内的电子的角矩之和。磁场为Barnett场。可以通过增加旋转频率来增强旋磁效应。最近，在刚性旋转频率为10 kHz的条件下，已经在核磁，顺磁和亚铁磁共振等各种材料中检测到Barnett场。此外，观察到在液态和固态金属中产生自旋电流，其中局部自旋即涡旋通过自旋涡旋耦合与自旋角动量耦合。近来，已经证明瑞利型表面声波（R-SAW）可用于以低功率在长距离上激发磁弹性Ni膜中的自旋波共振（SWR）。

近日，来自日本的Keio University的研究人员通过瑞利型声表面波（R-SAW）在铁磁薄膜中的传播，证明了旋转磁效应引起的自旋波共振（SWR）。NiFe膜中的SWR振幅显示出比磁弹性Ni膜更高的频率变化。这种频率依赖性是由于R-SAW导致局部晶格旋转而产生的回旋磁场导致的。从SWR振幅的频率依赖性来看，磁回旋SWR可以从另一个由于铁磁体的磁弹性效应引起的SWR中分离出来。相关成果发表在《Physical Review Letters》上。（张子栋）

文章链接：

https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.124.217205

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