大幅提升全息存储容量，科学家提出非正交偏振基复用技术，可用于动态全息和量子加密
“本次成果为高容量的动态全息和信息传输提供了坚实基础。
既在理论上打破了传统偏振复用的限制，还展现了非正交策略技术在动态全息、量子加密、光学计算、高速通信和大数据存储等领域的应用潜力，标志着全息技术和偏振复用技术的显著进步。”中国科学院上海技术物理研究所研究团队表示。
近日，该研究团队提出一种非正交偏振复用技术，通过引入非正交的偏振态，该技术能在同一光学介质中创建更多独立的信息通道，从而大幅提升全息存储的容量。
相比传统的正交偏振复用技术，非正交偏振复用技术提供了更大的灵活性和更高的复用效率，使得全息存储的密度和容量得以显著提高。
通过在亚波长尺度上精确控制超原子的局域本征偏振态，能让这些态之间不再处于严格正交状态，从而实现全局效应上的多个非正交通道的复用。
这让本次方法能在不显著增加系统复杂性的情况下，提供更大的自由度和更高的信息容量。
在实验中，课题组通过非正交偏振复用技术生成了复杂全息图案，并通过结合矢量衍射神经网络优化了复用效率，显著减少了通道间的串扰。
总的来说，本次研究提出了非正交偏振基复用技术，并展示了其在全息产生中的应用。
同时，通过本征偏振态的精确控制，课题组实现了超低串扰的高效通道复用。此外，也扩展了Jones矩阵的维度，让信息存储容量得以显著提升。
对于相关论文评审专家认为，此次研究提出的超高全息信息容量是一个重要亮点。
特别是在非正交偏振复用方法和引入可控局部本征偏振调制机制的帮助下，该团队成功扩展了Jones矩阵的维度，大大提高了全息图像的复用能力并减少了串扰。
此外，利用矢量衍射神经网络所设计的原创型55通道全息偏振复用方案也得到了审稿人的赞赏。
审稿人指出这种方案通过突破传统的正交偏振基编码限制，实现了复杂的全息图案复用，体现了本次研究在全息存储和偏振复用领域的创新性和重要性。
在应用前景上：
首先，在光通信领域通过利用非正交偏振态，该技术可以实现更高的数据传输率和更有效的带宽利用，从而提升光纤通信的效率。
其次，超高全息信息容量还能让大容量数据存储成为可能，从而能在数据中心和云存储服务中实现应用，借此实现更高效的存储和读取。
再次，通过利用复杂的全息图案，这项技术可以在产品包装和身份证明中嵌入高安全性的防伪标识，从而减少伪造和仿冒的风险。
预计这些应用将推动光子学、材料科学和信息技术等多个领域的发展，带来更高效、更安全和更智能的技术解决方案。
生成多达55种的复杂全息图案
随着信息技术的快速发展，让全息存储和高密度数据传输领域，面临着更高的复用能力要求。
然而，传统的正交偏振复用技术因其固有特性，在光学介质中只能支持有限的独立通道，这在复用效率和信息容量的提升方面形成了一定瓶颈。
这一局限性促使该团队寻求新的复用技术，以突破传统技术的束缚，从而满足现代应用对于更高信息密度和更高传输效率的要求。
基于此，该研究团队开展了本次研究。期间，课题组围绕超表面集成的红外探测增强开展了这项工作。
通过前期调研他们意识到：传统偏振复用技术的局限尤其是由于正交性限制所带来的多通道复用能力的不足，成为领域内发展所面临的一大挑战。
面对这一困境，他们决定探索一种全新的非正交偏振复用技术，旨在突破现有技术的瓶颈，提升全息信息的容量。
确定研究方向之后，该团队先是分析了偏振复用和超表面技术的最新进展，由此发现尽管现有研究在利用本征偏振态和多通道系统上取得了一定进展，但仍有大量需要改进的空间。
随后，他们建立了相关的理论基础，并开始构建非正交偏振的理论模型。
后来，虽然理论推导已经完成，但是依然缺乏一个方便快捷的方案来实现设计方案。经过调研之后，他们决定尝试使用神经网络来实现。
但是，课题组成员在编写神经网络时，由于没有经验再加上没有可参考的案例，曾经萌生放弃这种方案的想法。
在大家的相互鼓励之下，他们从零开始一点点完成了神经网络编写：先是编写了无偏振单波长的单一网络结构，后在偏振分解的基础上实现了矢量偏振网络。
直到后来，他们已能熟练使用神经网络编写工具。而在设计中，通过使用全波仿真软件FDTD，让方案的可行性得以确认，这也让他们更有勇气和信心往前推进。
接着，课题组设计出一种新颖的复用机制，通过空间变化的本征偏振态，实现了每个超表面单元的非零偏振输出，从而在全局范围内实现了非正交偏振复用。
为了验证这一理论模型，该团队结合超表面技术和矢量衍射神经网络技术，生成了多达55种的复杂全息图案。
实验中，通过严密地控制输入和输出的偏振状态，以及针对实验数据进行详细分析，课题组评估了各通道的串扰情况，从而让实验结果的有效性、以及理论模型的正确性得到保障。
“那一刻所有人都松了一口气”
事实上，在首次进行非正交实验之时，全息图像并没有如愿出现，尽管可以辨别出图像但是像素非常模糊。
“首次实验却遭遇滑铁卢，整个团队一度感到十分沮丧，毕竟这项实验的成功与否，直接关系到研究结果的进展。”该课题组表示。
后来，团队成员经过多次讨论，并经过逐一排查之后发现：在加工的样品中，有些极细的单元并未按照预想的结构那样笔直地排列，而是向一侧倾倒，以至于影响了成像清晰度。
发现这一问题后，他们立即调整结构参数，重新优化并限制结构范围。同时，在样品加工的过程中，更加细致地调整参数。
后来，经过细致的优化加工与实验验证，终于出现了清晰的全息图案，那一刻所有人都松了一口气。
而通过进一步地总结实验成果，也让本次非正交偏振复用技术的优势得以明确。随后，该团队探讨了本次技术在光通信、目标特性模拟和量子信息处理等领域的潜在应用。
同时，在本次研究之中，课题组已经开始使用AI技术来进行辅助研究节。
特别是在设计和优化非正交偏振复用系统时，他们引入了矢量衍射神经网络这一工具。在复杂光学系统的建模和优化上，这一工具曾发挥了重要作用。
而通过训练神经网络，让他们得以有效地预测和优化超表面设计中的光学行为，从而实现了更高效的全息图案生成以及更低的串扰。
最终，相关论文以《通过非正交偏振复用解锁超高全息信息容量》（Unlockingultra-highholographicinformationcapacitythroughnonorthogonalpolarizationmultiplexing）为题发在NatureCommunications[1]。
中国科学院上海技术物理研究所博士生王杰、陈金博士和郁菲茏博士是共同一作，李冠海研究员担任通讯作者。
该团队非常希望将本次技术用于量子信息处理和加密通信领域。
非正交偏振复用技术之所以在上述领域具有巨大的应用潜力，是因为它能够在不增加噪声和不增加串扰的前提下，大幅增加信息传输的容量和安全性。
因此，他们还计划与量子信息领域的专家合作，开发基于本次技术的新型加密通信系统，并探索其在高速安全型数据传输中的应用。
与此同时，该研究团队还将扩展AI技术在数据分析和实验自动化上的应用。
随着研究的深入以及实验数据量的不断增加，人工分析变得愈发困难和耗时。因此，研究人员打算利用AI进行数据挖掘和模式识别。
预计这将帮助他们从海量实验数据中提取有价值的见解，帮助发现潜在的新现象和新规律。
此外，该团队也正在考虑引入AI驱动的实验自动化系统，以便提高实验效率和减少人为误差，从而能够更好地探索AI与光学研究的深度融合。
参考资料：
1.Wang,J.,Chen,J.,Yu,F.etal.Unlockingultra-highholographicinformationcapacitythroughnonorthogonalpolarizationmultiplexing.NatCommun15,6284(2024).https://doi.org/10.1038/s41467-024-50586-5
排版：刘雅坤
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