北京
中新網西安5月7日電 (記者 阿琳娜)記者7日從西安光機所獲悉，西安光機所聯合西北農林科技大學在光學微粒輸運領域取得重要進展，該研究深度融合物理模型約束與智能優化算法，顯著提升了緊聚焦光場質量與微粒穩定輸運能力，推動了光鑷技術由單一操控向可編程、智能化的光學傳輸帶升級，為智能光學操控、細胞組裝及微納制造開辟新的發展空間。
據介紹，基于全息光鑷的光學傳輸帶技術具有無接觸、高精度、低損傷等顯著優勢，在微納組裝、生物操控、靶向給藥等領域具有重要應用價值，是支撐高端制造、生命健康等國家重大戰略需求的關鍵技術之一。然而，傳統光學傳輸帶設計依賴顯式軌跡方程，難以滿足復雜路徑構建需求；標量衍射模型在緊聚焦條件下無法準確表征光場特性；現有深度學習方法則存在數據依賴強、泛化能力不足、易引入散斑噪聲和相位不連續等問題，制約了光學微粒輸運技術的進一步發展。
多先驗物理增強神經網絡(MPPN-RW)工作原理。西安光機所供圖
針對上述問題，團隊創新性地提出基于Richards–Wolf矢量衍射理論的多先驗物理增強神經網絡(MPPN-RW)，將物理模型先驗、相位周期性先驗、光場平滑性先驗以及深度圖像先驗引入統一的無監督優化體系，在無需訓練數據的情況下，可實現任意復雜光學傳送帶路徑對應的計算全息圖的高保真重建。
在此基礎上，團隊構建光學傳輸帶系統，驗證了所生成光學傳送帶對直徑1微米金粒子的穩定操控能力。為進一步驗證 MPPN-RW框架的可擴展性與魯棒性，研究人員開展了長距離、高復雜度輸運軌跡驗證實驗，成功實現了手繪漢字“光”和數字“6”等任意非閉合自由曲線的微粒輸運。
西安光機所研究員柏晨介紹，“這項技術相當于在微觀世界里為光建造了一條‘智能傳送帶’。傳統方法就像是用固定公式畫軌道，遇到復雜路徑就容易出錯；而新方法結合了物理定律和人工智能，能自動設計出任意形狀的光路，讓微粒沿著花瓣形、字母甚至手寫筆畫等復雜軌跡穩定運動，不僅考慮了光的波動特性，還通過多重約束確保了光場的均勻性，微粒在運輸過程中就像行駛在平坦的高速公路上，既不容易偏離方向，也不會卡頓。”
據介紹，作為西安光機所推進“AI+光學”融合創新的重要進展，這項技術彰顯了人工智能賦能先進光學技術發展的廣闊前景。(完)
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