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一、背景介紹激光具有亮度高、單色性好、方向性好等優(yōu)點，經(jīng)過六十余年的發(fā)展，已經(jīng)廣泛應用于科學研究、醫(yī)療衛(wèi)生、優(yōu)良制造、**等諸多領域。然而，由于物理、材料、器件、工藝等方面因素的限制，激光系統(tǒng)性能提升面臨的挑戰(zhàn)越來越大；與此同時，科學研究、優(yōu)良制造、**等應用場景對激光器的性能提出了越來越高的要求，如何進一步優(yōu)化提升激光性能、實現(xiàn)激光特性的精準調控是亟待解決的問題。得益于人工智能（AI）及相關技術的快速進步，AI技術在激光系統(tǒng)優(yōu)化設計、光束控制以及特性表征等方面取得了良好的運...

作為一種高性能光源，激光器在工業(yè)生產、科學研究中占據(jù)著重要的地位，其所產生的激光已經(jīng)被廣泛應用于加工、測量、通信、醫(yī)療等領域。近年來，人們注意到激光器本身也可作為一個有力的計算工具，這是因為：一方面，激光器在混沌振蕩、弛豫振蕩等非穩(wěn)態(tài)過程中的隨機性和非線性可用于完成復雜計算任務；另一方面，在沒有外界干擾的情況下，激光腔內的光場經(jīng)過模式競爭等物理過程能夠自發(fā)演化至一個損耗的穩(wěn)定振蕩狀態(tài)，該振蕩狀態(tài)也可映射至一個復雜計算問題的解。隨著光計算領域的蓬勃發(fā)展，結合日趨成熟的各類激光產...

在日常生活中，激光技術已經(jīng)無處不在——從超市掃碼槍到醫(yī)療美容，從光纖通信到工業(yè)切割。然而，在科研和應用領域，普通激光器的性能還遠遠不夠。想象一下，如果激光的頻率總是飄忽不定，就像唱歌走調的歌手，那么依賴激光進行精密測量的科學家將會多么頭疼。這就是為什么我們需要激光穩(wěn)頻技術——讓激光的頻率「穩(wěn)如泰山」。在眾多穩(wěn)頻技術中，Pound-Drever-Hall（PDH）技術憑借其性能脫穎而出，成為當今主流的激光穩(wěn)頻方案之一。PDH技術得名于三位物理學大師：Pound、Drever和H...

高功率光纖激光器在優(yōu)良制造領域、大科學裝置等方面均有廣闊的應用前景。有源光纖是高功率光纖激光器的“心臟”，是影響激光輸出功率水平和光束質量的核心因素。常規(guī)有源光纖結構簡單，但在功率提升過程中遇到的非線性效應和模式不穩(wěn)定效應等問題難以有效解決。新型有源光纖能夠靈活調控光纖的模場，有望從光纖結構層面解決這些問題，促進高功率光纖激光器實現(xiàn)更高功率、更優(yōu)光束質量的輸出。在對新型有源光纖進行優(yōu)化設計時，傳統(tǒng)方案通常需要借助有限差分、有限元等方法重復求解麥克斯韋方程組，以評估不同結構參數(shù)...

一、背景介紹以“大腦”為代表的神經(jīng)系統(tǒng)是生物體最復雜、精密的器官和系統(tǒng)，是人類歷經(jīng)千萬年持續(xù)自然進化和篩選而獲得的高效率、低功耗的“處理器+存儲器”，這無疑是人工智能模仿的最佳模型。對大腦的研究已成為二十一世紀的重要科學問題之一，但人類對于大腦的認知還處于初步探索階段，認識大腦并與之進行交互已成為腦研究的重要目的，使用儀器和設備對包括大腦在內的神經(jīng)系統(tǒng)的活動情況進行調節(jié)和記錄是研究中的一個關鍵任務。在過去的幾十年內，人們已陸續(xù)開發(fā)出許多有效的方案來執(zhí)行這一任務，例如光遺傳方法...

一、引言高強度飛秒激光在介質中傳輸時，在多種非線性效應的共同作用下，可以克服衍射極限進行自引導傳輸，并產生等離子體通道。這一現(xiàn)象被稱為飛秒激光成絲。憑借鉗制光強高、傳輸距離遠、可在復雜大氣環(huán)境中穿行的優(yōu)勢，飛秒激光成絲在遠程大氣污染監(jiān)測方面展現(xiàn)出巨大的優(yōu)勢。光絲激光雷達技術可以實現(xiàn)大氣多物態(tài)、多組分同步監(jiān)測，包括對金屬、鹽氣溶膠、氣體、液體、生物成分等的監(jiān)測，有望彌補傳統(tǒng)大氣污染探測激光雷達的不足。面向大氣污染遠程探測的應用需求，提高探測信號的強度及信噪比對光絲激光雷達技術發(fā)...

長久以來，物理學家和化學家都夢想著可以從實驗中對分子軌道進行成像研究，從而直接探索原子、分子或新型納米結構的電學、光學和化學特性。在分子體系中，最高占據(jù)分子軌道（HOMO）和未占據(jù)分子軌道（LUMO）統(tǒng)稱為“前線軌道”，它們決定著分子的電子得失和轉移能力，進而決定分子間反應的空間取向等重要性質。確定分子軌道特性主要有飛秒激光光譜學和掃描探針顯微鏡等方法，這些方法引起了研究人員的廣泛興趣，但有局限性。例如，基于超短激光脈沖驅動的分子高次諧波輻射只限于研究簡單的氣體分子，基于掃描...

算力、算法和數(shù)據(jù)：人工智能發(fā)展的“三駕馬車”以深度學習為核心的人工智能正在推動人類社會向著智能時代不斷邁進，而算力、算法和數(shù)據(jù)則是驅動人工智能發(fā)展的“三駕馬車”。其中，因芯片制程不斷逼近其物理極限，傳統(tǒng)電子計算的算力供給能力與人工智能催生出的巨大算力缺口之間的失配越來越大，這意味著我們亟需尋找新的算力增長點以滿足智能時代的海量算力需求。由于深度學習中80%以上的計算都是矩陣-矩陣乘加運算[1]，而矩陣計算在傳統(tǒng)馮·諾伊曼型計算系統(tǒng)中運行會產生龐大的數(shù)據(jù)訪存需求，這將導致計算能...