人工智能（AI）赋能超构光学设计新范式

多参量光场调控是实现先进光学功能的关键，而传统方法依赖级联体积庞大的折射元件，制约了小型化多功能光学器件的发展。超构光学凭借其独特的光-物质相互作用机制和广阔设计自由度，为多参量光场调控的小型化器件提供了强大工具。但由于不同波长间的相互依赖性使得光学响应需求极为复杂，传统空间复用设计面临空间分辨率低和串扰严重等挑战。

当前，算法驱动的超构光学设计已成为研究热点。然而，现有方法仍局限于少数偏振和波长功能，且缺乏全局优化和快速收敛能力。如图1所示，多偏振多波长超构光学的传统设计策略主要包括原子级逆向设计（图1a）和系统级分离式设计（图1b）。前者主要用于优化周期性超构单元，仅满足1D光谱曲线需求，难以适应空间光场调控；后者则采用多步骤方法设计非周期性超构光学，尽管具备一定的多功能性，但易引入局部误差，导致性能瓶颈，且仍局限于双偏振和少数波长功能。因此，亟需开发一种系统级端到端（E2E）设计架构（图1c），实现全光场调控超构光学，同时兼顾全局优化、快速收敛和制造简化。

本研究提出了一种基于多算法融合的全光场调控超构光学E2E设计架构（图2a）。该架构通过构建可微分的超构光学正向求解器，结合神经网络辅助的色散全参数琼斯矩阵和傅里叶衍射传播，快速预测超构单元的几何参数对不同波长和偏振态的光学响应。神经网络通过学习FDTD仿真数据生成高精度的连续相位和振幅响应（图2b,2c），确保正向求解器的准确性和可微分性。基于此，该架构可利用自动微分技术计算梯度信息，并结合梯度下降优化算法，不断迭代优化超构光学器件的几何布局，直至收敛至全光场调控的目标光场（图2a）。该E2E设计架构具备快速收敛和全局优化的优势，能够有效提升设计效率，避免局部优化带来的性能损失，实现高性能全光场调控超构光学器件的系统级优化。

为验证E2E设计在超构光学性能提升方面的优势，将其与分离式设计进行对比。针对双偏振多波长全息复用（图3a），随着波长通道数量的增加，E2E设计的RMSE值整体低于分离式设计（图3b），且重构全息图像轮廓清晰可见（图3c，3d）。进一步以三波长彩色全息进行实验验证，分离式设计由于无法在所有波长下实现完整的0-2π相位调制，导致匹配误差较大（图3e）。相比之下，E2E设计以图像质量为目标，直接优化超构光学器件的几何布局，从而有效避免中间匹配误差。实验测量结果（图3g,3h）表明，E2E设计的全息图像在X和Y偏振通道的PSNR值分别提升了4.26 dB和2.84 dB，而SSIM值分别提高了6.46倍和5.78倍，充分证明E2E设计在偏振-波长复用全息中的卓越性能。

为展示E2E设计在突破通道耦合限制方面的能力，通过引入旋转角度形成色散全参量琼斯矩阵，充分利用矩形超构单元的全部设计自由度，实现了正交三偏振-多波长-多深度复用（图4a）。传统分离设计难以实现如此复杂功能，而E2E设计通过自动优化超构光学器件的几何布局，仿真实现了27通道复用全息，其图像质量高且串扰可忽略（图4b）。在实验验证中，选择其中9通道进行彩色3D全息的演示，并在优化过程中引入噪声分布，从而降低全息图像的PSNR值对形状误差的敏感度，极大地增强了器件的鲁棒性（图4c）。制备的超构光学器件（图4d）在不同的入射与出射偏振组合下，能够在不同的深度平面生成对应的彩色图像：“彩虹”、“花朵”和“气球”（图4e-g）。E2E设计突破了偏振和波长通道之间的耦合关系对复用通道的限制，极大拓展了超构光学多通道复用的上限。

本研究开发了神经网络辅助的端到端（E2E）设计架构，通过构建几何参数与多参量光学响应场之间的可微分联系，利用梯度信息直接优化超构光学的几何布局，实现了高性能、功能多样且制造可靠的全光场调控器件。实验验证表明，该架构在双偏振多波长全息中显著提升图像质量，并突破通道限制，实现了正交三偏振多波长-深度复用的彩色3D全息。此外，进一步验证了非正交任意偏振-光谱信息处理能力在全息显示和探测成像方面的可行性。进一步考虑非预定功能，可实现高精度的多任务并行分类器，展现在智能化应用中的巨大潜力。

未来，定制化全光场调控能力可为全光计算和高维传感等前沿技术提供新解决方案。此外，该架构的可微分特性使其能够无缝融合深度学习训练，有望促进超构光学与人工智能（AI）在计算光学和光电混合网络领域的协同优化。总体而言，本研究提出的系统级E2E设计架构，为多参量复杂光场调控设立了新标准，推动了高性能超构光学器件在多功能集成的先进光学系统中的应用，为未来光学科技的发展开辟了新的可能。