使用神经网络对复杂激光器进行模式可视化和控制.
Wai Kit Ng1, T V Raziman1,2, Dhruv Saxena1
1Blackett Laboratory, Department of Physics, Imperial College London, London SW7 2BW, U.K.
ACS photonics
|October 20, 2025
概括
研究人员开发了一种使用人工神经网络的新光谱法,以可视化复杂激光系统中隐藏的增益配置. 这种技术可以通过选择性增强目标模式来精确控制激光发射.
科学领域:
- 光子学 是一个光子学.
- 激光物理 激光物理
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 想象复杂的激光系统行为,特别是与非线性模式交互,是具有挑战性的.
- 隐藏的特征,如增益分布和空间模式定位,对于理解激光作用至关重要,但很难通过实验来测量.
研究的目的:
- 引入一种实验方法,用于在复杂的微环阵列激光器中可视化激光模式的增益配置.
- 为了重建空间增益分布,而无需对激光设备的预先了解.
- 开发基于 modal gain/loss 配置文件的激光辐射控制机制.
主要方法:
- 使用了一种实验性的激光光谱学方法.
- 使用人工神经网络 (ANN) 来重建空间增益分布.
- 将ANN扩展为一个协同的神经网络,以加强控制.
主要成果:
- 成功地可视化了复杂,无序合的微光环阵列激光器中模式的增益配置.
- 在没有先前设备知识的情况下重建了激光模式的空间增益分布.
- 通过匹配 modal gain/loss 配置文件,证明了针对性的激光模式的选择性增强.
结论:
- 开发的方法提供了一种新的方法,可以从光子结构中提取隐藏的空间模式特征.
- 这种技术可以提高对复杂的光子系统 (包括激光器) 的理解和控制.
- 基于人工神经网络的方法为分析和操纵激光模式提供了强大的工具.
