AI重构光芯片未来！深度学习设计衍射波导登Nature子刊，性能超越传统方案

传统波导设计遭遇瓶颈？深度学习+衍射光学带来破局利器！

近日，加州大学洛杉矶分校Aydogan Ozcan团队在《Nature Communications》发表最新研究，提出了一种基于深度学习的通用衍射波导设计框架，成功克服了传统介质波导的诸多限制，为集成光子学开辟了新道路。

传统波导的痛点

传统光波导（如平面波导、光纤）依赖材料折射率差导光，功能实现受限于：

材料色散工程复杂：不同波段需重新设计

结构灵活性低：弯曲、分束等元件设计难度大

多功能集成困难：模式滤波/分束、偏振控制需额外器件

制造工艺苛刻：需精密光刻、沉积技术

衍射波导：深度学习赋能的新范式

研究团队提出颠覆性方案——级联衍射波导：

核心结构：由多层透射型衍射表面组成，利用空间相位调制引导光传播。

设计革命：采用深度学习优化（随机梯度下降）每层超表面的相位分布，最小化特定损失函数，实现目标功能。

核心优势

功能强大：单一架构实现波导核心功能（低损导光），并扩展至弯曲传输（可45°转向）、空间/光谱模式滤波（高通/带阻）、模式分束（按阶数分离通道）、模式特异性偏振保持。

级联灵活：基础衍射单元可像“乐高”一样自由级联，构建任意长度和拓扑的波导系统。

波长普适：仅需按波长比例缩放结构尺寸，即可将设计迁移至可见光、红外等波段，无需重新训练或材料色散工程。

高性能：匹配传统方波导性能，目标模式传输耦合效率>92%，能量效率>99.4%；对未训练高阶模式也展现良好泛化能力（耦合效率>84%）。

实验验证与前景

团队在太赫兹波段成功实验验证了3D打印模式滤波衍射波导，实验结果与仿真高度吻合，能有效选择透射特定模式（如{M0, M7}）。这种衍射波导框架为以下领域带来变革：

高速光通信：增强模分复用（MDM）、波分复用（WDM）能力

片上光互联：紧凑、可编程的光路由和处理

高性能传感：环境鲁棒性强，适用于气体/液体传感

激光工程：先进光束整形与模式控制

AR/VR：轻量化、高性能光波导器件

结论： 深度学习赋能的衍射波导摆脱了传统材料与工艺束缚，提供了高度灵活、多功能集成的标准化设计平台，有望成为下一代光计算、通信和传感系统的核心引擎。

原文链接

https://rdcu.be/eq63T

相关论文

Wang Y, Li Y, Gan T, et al. Optimizing structured surfaces for diffractive waveguides. Nat Commun 16, 5256 (2025).

https://doi.org/10.1038/s41467-025-60626-3