長波紅外（LWIR）成像在許多應用中具有重要意義，從消費電子產品到國防和國家安全。它應用于夜視、遙感和遠程成像。然而，這些成像系統中使用的傳統折射透鏡體積大、重量重，幾乎不適合所有應用。更復雜的問題是，許多LWIR折射透鏡是由昂貴且供應有限的材料（如鍺）制成的。 下一代光學系統要求透鏡不僅比以往任何時候都更輕、更薄，而且要保持不妥協的圖像質量。這一需求促使人們大力開發超薄亞波長衍射光學元件，即超光學元件。

超光學元件，最簡單的形式，是由一個平面上亞波長尺度納米柱陣列組成，每個柱子對穿過它的光引入局部相移。通過特殊排列這些柱子，可以控制光產生轉向和透鏡。雖然傳統折射透鏡接近一厘米厚，超光學大約500微米厚，這大大降低了光學元件的整體厚度。 然而，超光學的一個挑戰是強烈的色差。也就是說，不同波長的光以不同的方式與結構相互作用，結果通常是一個透鏡，它不能同時將不同波長的光聚焦在同一個焦平面上。

很大程度上是由于這個問題，超光學元件尚未完全取代其折射對應物，盡管在尺寸和重量減輕方面有好處。 特別是，與可見波長超材料光學相比，長波紅外超材料光學領域相對未被開發，并且鑒于該波長范圍的獨特和廣泛的應用，超材料光學相對于傳統折射透鏡的潛在優勢是顯著的。

現在，在《自然通訊》上發表的一篇新論文中，由華盛頓大學電氣與計算機工程系(UW ECE)和物理系副教授Arka Majumdar領導的一個多機構研究小組引入了一種名為“MTF工程”的新設計框架。 調制傳遞函數或MTF描述了透鏡如何根據空間頻率保持圖像對比度。該框架解決了與寬帶超光學相關的挑戰，以設計和實驗性地演示在實驗室和現實環境中使用超光學進行熱成像。該團隊基于已經成功的逆向設計技術，開發了一個同時優化支柱形狀和全局布局的框架。

利用人工智能和新逆向設計框架

研究團隊方法的一個關鍵創新是使用人工智能——一種深度神經網絡（DNN）模型——在支柱形狀和相位之間進行映射。在大面積光學器件的反向設計過程中，模擬光如何在每次迭代中與每個支柱相互作用在計算上是不可行的。 為了解決這個問題，作者模擬了一個大型納米柱庫（也稱為“元原子”），并使用模擬數據訓練DNN。DNN能夠在優化循環中實現散射體和相位之間的快速映射，從而允許對包含數百萬微米級柱的大面積光學器件進行逆向設計。 這項工作的另一個關鍵創新是品質因數（FoM），導致該框架被稱為“MTF工程”。在逆向設計中，人們定義了一個FoM，并通過計算優化結構或排列，以最大化FoM。然而，為什么產生的結果是最佳的，這通常并不直觀。在這項工作中，作者利用他們在超光學方面的專業知識定義了一個直觀的FoM。

Majumdar解釋說：“品質因數與MTF曲線下的面積有關。這里的想法是通過鏡頭傳遞盡可能多的信息，這些信息被捕獲在MTF中。然后，結合輕型計算后端，我們可以實現高質量的圖像。品質因數反映了我們對光學系統的直觀認識。當所有波長都表現良好時，這個特定的FoM得到了優化，從而限制了我們的光學系統在指定波長上具有統一的性能，而沒有明確地將均勻性定義為優化標準。”

這種方法結合了超光學和輕計算后端的直覺，與簡單的超透鏡相比，顯著提高了性能。 作者用一塊硅片制造了他們設計的光學元件，這對未來無鍺長波紅外成像系統的應用很有前景。雖然承認在實現與商用折射透鏡系統相當的成像質量方面仍有改進的空間，但這項工作是朝著這一目標邁出的重要一步。 研究人員慷慨地通過GitHub在線發布了他們的MTF工程框架，名為“metabox”，邀請其他人使用它來設計自己的超光學元件。研究團隊對在更廣泛的科學界利用metabox可能出現的潛在工作表示興奮。 華盛頓大學電子與計算機工程系附屬團隊成員包括最近的校友Luocheng Huang（論文的第一作者）和Zheyi Han，博士后研究人員Saswata Mukherjee、Johannes Froch和Quentin Tanguy，以及華盛頓大學電子與計算機工程系教授Karl Bohringer，他是華盛頓大學納米工程系統研究所的所長。

審核編輯：黃飛