В последние годы оптическая визуализация претерпевает значительные преобразования за счет внедрения инновационных инструментов и методов управления световыми потоками. Ключевым элементом в этой области является функция рассеяния света (Point Spread Function, PSF), которая определяет, как свет распространяется и фокусируется в трехмерном пространстве при прохождении через оптическую систему. Традиционные методы формирования PSF зачастую ограничены в своих возможностях, используя фазовые маски и фиксированные оптические элементы, что снижает гибкость и точность при исследовании сложных образцов или многоспектральных данных. Однако ученые из Университета Калифорнии в Лос-Анджелесе (UCLA) представили универсальную платформу, которая кардинально меняет подход к проектированию и применению PSF, позволяя создавать произвольные и пространственно варьируемые трехмерные функции рассеяния с помощью дифракционных оптических процессоров, разработанных на основе глубинного обучения. Эта новая методология открывает множество перспектив для развития высокоскоростной и высокоточной оптической визуализации.
Главным преимуществом является возможность формирования сложных 3D PSF без применения спектральных фильтров, механического сканирования или программной реконструкции изображений, что значительно упрощает технологический процесс и снижает время обработки данных. Благодаря использованию серии пассивных оптических поверхностей, оптимизированных алгоритмами на основе искусственного интеллекта, создается физический дифракционный процессор, способный выполнять линейные преобразования трехмерных световых полей с высокой точностью и в реальном времени. В основе технологии лежит идея о том, что с помощью оптимизации формы и расположения нескольких уровней дифракционных элементов можно формировать практически любой тип PSF, который будет адаптирован к специфическим требованиям задачи визуализации. Это позволяет создавать кастомизированные оптические системы с максимальной диффракционной разрешающей способностью, которые не только улучшают качество изображений, но и расширяют функционал оптических приборов. К примеру, совместное пространственное и спектральное проектирование PSF дает возможность реализовывать съёмку в формате «моментального» 3D мультиспектрального анализа, что существенно повышает эффективность в биомедицинских исследованиях, материаловедении и других научных областях.
Важным аспектом новаторского подхода стало применение глубокого обучения для автоматической оптимизации конфигураций оптических элементов. Искусственный интеллект способен быстро анализировать огромное множество вариантов и выбирать оптимальные геометрические параметры дифракционных поверхностей, что прежде было чрезвычайно сложным и трудоемким процессом. Каждая поверхность выступает как отдельный этап линейной оптической обработки, а в совокупности они формируют мощный процессор светового поля, способный выполнять сложные преобразования без необходимости в усилениях или активных элементах. Применение универсальной платформы имеет широкие перспективы. В медицинской области такая технология позволяет создавать компактные устройства для 3D микроскопии клеток и тканей, повышая точность диагностики и облегчая наблюдение динамических процессов в живых организмах.
В области спектроскопии и химического анализа новые PSF обеспечивают возможность быстрого мультиспектрального сканирования с высокой пространственной и спектральной разрешающей способностью. Кроме того, системы на основе дифракционных процессоров могут значительно упростить архитектуру оптических приборов, уменьшить их габариты и повысить надежность за счет отсутствия механических частей. Еще одним значимым направлением является оптическое кодирование и передача данных. Точечные источники и приемники, управляемые такими PSF, смогут создавать уникальные трехмерные световые паттерны для высокоэффективной передачи информации, обеспечивая защищенные и сверхскоростные каналы связи. Это особенно актуально в эпоху стремительного развития квантовых коммуникаций и вычислений.
Исследование, проведенное под руководством докторов М.Д. Садмана Сакиба Рахмана и Айдогана Озкана, отражает синтез передовых технологий ии оптики. Дифракционные оптические процессоры, оптимизированные с помощью глубоких нейронных сетей, демонстрируют универсальность и адаптивность, способные удовлетворить разнообразные требования современного научного и технического сообщества. Подводя итог, можно отметить, что универсальная рамочная методика создания индивидуализированных 3D функций рассеяния света знаменует собой революционный шаг вперед в области оптической визуализации и информатики.
Она сочетает в себе лучшие достижения в области оптической физики, вычислительных технологий и искусственного интеллекта, открывая новые пути для разработки компактных, быстродействующих и сверхточных оптических приборов. В будущем именно эти технологии смогут стать основой для следующего поколения научного оборудования, образовательных инструментов и устройств для промышленного применения, существенно расширяя возможности наблюдения и анализа мира в трех измерениях.
