【资讯】“人工智能赋能激光”锁模飞秒激光器

锁模激光器在很多领域已经获得了广泛应用，例如光学频率梳、精密制造、光纤通信、激光雷达等。锁模光纤激光器作为一个便捷的桌面化非线性系统，在基础科学领域也发挥着重要作用，例如锁模光纤激光器为非线性科学研究提供了理想的平台。由于锁模激光器中存在复杂的锁模区间，如何控制激光器的参数进而访问特定的锁模态是一个颇具挑战性的难题。以最常用的基于非线性偏振旋转锁模技术的飞秒光纤激光器为例，其在数学上是一个多维参量空间，实验上需要调谐至少7个参量（泵浦、损耗、色散、非线性和三个波片角度）才能遍历整个参数空间。由于锁模态和这些参量之间缺乏确定的函数关系，研究人员往往需要通过漫长的试错过程来获得想要的锁模态，并且手动搜寻锁模态的重复性差、精度低，给实验造成很大困难。

近年来，机器学习方法在智能激光器设计方面展现出了巨大潜力，这种激光器可以自调节至所需的工作状态，无需人工调谐，解决了锁模态控制难题，本文回顾和梳理了智能锁模光纤激光器的原理和主要进展。

二、关键研究进展

1、孤子智能锁模

孤子是传输时脉宽等参数保持不变的一种波包。利用孤子效应可以在激光器中产生稳定的超短脉冲激光。通信波段光纤中天然包含了产生孤子所需的两种物理效应——反常色散和克尔效应，因此光纤激光器是产生孤子、研究孤子物理的一个非常便捷的平台。

（1）基于进化算法的智能锁模

进化算法是在达尔文进化论“适者生存”理念的启发下提出的。在激光器中，利用进化算法可以为设定的控制目标（目标锁模态）搜寻到最适合的个体（激光参数），每个个体的优劣由适应度函数来评估，通过多次选择、交叉、变异直至系统获得最大适应度。2015年，勃艮第大学Andral等人利用进化算法首次在被动锁模光纤激光器中实现了智能锁模，基于激光强度和频谱设计的适应度函数，可以确保每次锁模均为基频锁模。

图1 进化算法实现智能锁模[1]

（2）基于类人算法的智能锁模

进化算法尽管应用广泛，但是激光器锁模区参量空间分散，常常导致进化算法运算时间较长。2019年，上海交通大学蒲国庆等人首次实现了基于类人算法的锁模激光器，类人算法通过引入激励和惩罚机制模仿人的逻辑来调节偏振控制器，再通过随机碰撞快速恢复锁模。该激光器实现了迄今为止最短的激光器启动时间（0.22 s）以及极短锁模恢复时间（14.8 ms）。

图2 基于类人算法的智能激光器[2]

（3）基于人工神经网络的智能锁模

人工神经网络作为一种新兴的数据分析和处理技术，促进了智能锁模激光器的发展。利用神经网络在不同锁模状态下建立数据库进而训练模型，能够实现对激光器的稳定控制和失锁后的快速恢复。2021年，国防科技大学江天研究员团队针对自动锁模光纤激光器提出了一种低延迟的深度强化学习算法，利用该算法可以实现在不同温度下，快速恢复激光器锁模状态。

2、锁模激光器的光谱智能调控

超短脉冲的光谱调控常用方法是在腔内加入滤波器实现对光谱的控制，但这一方案降低了激光器的集成度，并且滤波器也引入了较大损耗，导致激光器转换效率较低。事实上，锁模激光器通过调节自身参数也可以使光谱在一定范围内调谐。2020年，上海交通大学义理林教授团队利用遗传算法首次实现了对脉冲光谱和脉冲形状的智能控制。该研究方法结合其它超快探测技术，进一步控制锁模激光器其它参数，如脉冲相位和时域波形等。

图3 光谱宽度和形状可编程的光纤激光器[3]

3、时空锁模自调控

传统锁模是指激光纵模的锁定。最近有工作表明当激光器中有多个横模时，也可实现横模和纵模的同时锁定，即“时空锁模”。时空锁模激光器突破了单模激光器的功率限制，具有重要前景。然而，多模激光器的参量空间随着模式的增加几乎呈几何式增加，人工调谐已很难满足需求，极大限制了时空锁模技术的发展。2020年，华南理工大学韦小明教授等人利用智能化控制技术很好地解决了这一问题，将波前整形技术和遗传算法相结合，实现了多模激光器的时空锁模，并且实现了对多模光斑的智能控制。

图4 多模智能光纤激光器[4]

4、呼吸子智能调控

近些年来，呼吸子超快激光取得了快速发展。传统锁模激光器输出的是一系列等同的超短脉冲（孤子脉冲），呼吸子激光器输出的脉冲参数如能量、光谱、脉宽等会随着时间周期性变化，因此被称为“呼吸子”（或者脉动孤子）。2021年，华东师范大学吴修齐等人利用遗传算法首次实现了激光器中呼吸子多维度的智能调控，具体包括呼吸比、呼吸周期、呼吸子数量，并借助该工具研究了多脉冲呼吸子的超快动力学过程。通过将激光器色散调整至近零色散，会产生分形呼吸子，分形呼吸子比普通呼吸子呼吸频率稳定性提升超3500倍。2022年，该团队结合智能控制系统首次实现了分形呼吸子的智能控制[5-6]。

图5 单呼吸子智能搜寻结果。（a）基于遗传算法的平均（红色圆圈）和最大（蓝色方块）适应度值演化；（b）~（d）优化下状态的特征：（b）呼吸子频谱；（c）腔内往返光谱的时空演化图，白色曲线代表能量；（d）腔内往返脉冲时域的时空演化图

图6 锁定呼吸子和未锁定呼吸子频率随时间的变化，其中SD为标准差

三、总结与展望

本文回顾了智能控制技术在被动锁模光纤激光器中的应用。基于智能控制技术，激光器可以实现对锁模态的自动化产生和控制，不需要手动调谐，缩短了调谐时间，提升了调谐的精度以及锁模态的可重复性。这种自优化的超短脉冲激光器在某些特殊环境下也具有一定的应用前景，包括遗传算法在内的一系列智能算法有望应用于其他更为复杂的锁模态的智能化控制。此外，当前智能控制技术的重点在于控制激光器，实现激光器的自动调节。智能控制技术能否对激光物理产生影响是一个开放性问题。

参考文献： 中国光学期刊网

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