Une équipe de chercheurs de l'Université de Californie à Los Angeles (UCLA) a introduit un nouveau cadre pour concevoir et créer des guides d'ondes diffractifs universels qui peuvent contrôler le flux de lumière de manière très spécifique et complexe.
Cette nouvelle technologie utilise l'intelligence artificielle (IA), en particulier l'apprentissage en profondeur, pour concevoir une série de surfaces structurées qui guident la lumière avec une grande efficacité et peuvent remplir un large éventail de fonctions qui sont difficiles pour les guides d'ondes conventionnelles.
L'œuvre est publiée dans la revue Communications de la nature.
Les guides d'ondes optiques, qui sont des structures qui guident les ondes lumineuses, sont des composants fondamentaux de la technologie moderne, essentiels pour tout, des réseaux de télécommunications mondiaux aux circuits photoniques intégrés et aux capteurs avancés.
Les guides d'ondes traditionnels, comme les câbles à fibre optique, limitent la lumière dans un matériau central qui a un indice de réfraction plus élevé que son revêtement environnant, guidant la lumière sur de longues distances avec une perte minimale.
Cependant, la création de guides d'ondes qui peuvent effectuer des tâches plus complexes, telles que le filtrage des modes d'éclairage spécifiques, les divisant en différents canaux en fonction de leur polarisation et / ou de leur spectre, ou de la lumière de flexion autour des coins pointus – nécessitent souvent des conceptions complexes, des matériaux spécialisés et des processus de fabrication sophistiqués.
La recherche, dirigée par le professeur Aydogan Ozcan du Département de l'ingénierie électrique et informatique de l'UCLA, vise à surmonter ces défis en utilisant une approche de conception puissante et dirigée par l'IA. Au lieu de s'appuyer sur des matériaux traditionnels pour limiter la lumière, le nouveau système utilise une série de couches diffractives minces et transparentes.
Ces couches en cascadable, qui peuvent être considérées comme des surfaces intelligentes et structurées, sont optimisées par un algorithme d'apprentissage en profondeur pour sculpter collectivement et guider un faisceau lumineux à mesure qu'il se propage. L'AI afflige les motifs sur chaque surface pour s'assurer que les modes de lumière souhaités passent avec une perte minimale et une pureté élevée, tandis que les modes indésirables sont filtrés.
« Notre cadre de guide d'ondes diffractif réinstalle comment nous pouvons contrôler la lumière. Au lieu d'être contraint par les propriétés physiques des matériaux, nous pouvons enseigner une séquence de surfaces pour guider la lumière et effectuer des tâches optiques complexes de manière en cascade », a expliqué le Dr Ozcan, l'auteur correspondant de l'étude.
« Cela nous donne une nouvelle boîte à outils, comme un ensemble de LEGO optique, pour créer des guides d'ondes très polyvalents et spécifiques à des tâches qui peuvent être en cascade pour une large gamme d'applications, des systèmes de communication optique avancés aux capteurs compacts et sensibles. »
L'équipe a démontré la puissance de sa plate-forme en concevant plusieurs guides d'ondes diffractifs qui remplissent des fonctions spécialisées, y compris des filtres de mode qui transmettent ou bloquent sélectivement les modes d'ondes spatiaux et spectraux spécifiques de la lumière et de l'onde de mode qui séparent et multiplexent différents modes de lumière en canaux de sortie distincts pour les communications.
Leurs conceptions comprenaient également des guides d'ondes pour le contrôle de polarisation spécifique au mode, qui maintiennent l'état de polarisation souhaité de certains modes spatiaux tout en filtrant d'autres.
L'un des avantages importants de cette technologie est son évolutivité et sa polyvalence. Une conception optimisée pour une longueur d'onde peut être à l'échelle physiquement pour fonctionner dans d'autres parties du spectre électromagnétique, comme le visible ou l'infrarouge, sans avoir à être redessiné ou recyclé. De plus, les guides d'ondes diffractifs peuvent fonctionner dans l'air ou même lorsqu'ils sont immergés dans des liquides ou des gaz, ouvrant de nouvelles applications de détection.
Cette recherche a été menée par une équipe interdisciplinaire du département de génie électrique et informatique de l'UCLA, du département de bio-ingénierie et du California Nanosystems Institute (CNSI) dirigé par les professeurs Aydogan Ozcan et Mona Jarrahi de l'UCLA.
