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(yīng)用于科學(xué)研究、醫(yī)療衛(wèi)生、先進制造、**等諸多領(lǐng)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(xué)研究、先進制造、**等應(yīng)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(diào)控是亟待解決的問題。

得益于人工智能（AI）及相關(guān)技術(shù)的快速進步，AI技術(shù)在激光系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計、光束控制以及特性表征等方面取得了良好的運用效果，作為一項賦能技術(shù)，有望全面系統(tǒng)地帶動激光技術(shù)快速發(fā)展。本文從激光器件、激光系統(tǒng)及激光應(yīng)用等多個方面梳理AI賦能激光領(lǐng)域的研究進展，并對未來AI技術(shù)與激光技術(shù)兩個學(xué)科方向的雙向賦能進行了展望。

二、研究進展

通過對人工智能賦能激光的相關(guān)論文進行檢索分析，可以將人工智能賦能激光概括為激光器件優(yōu)化設(shè)計、激光器系統(tǒng)結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計、光束智能控制及優(yōu)化、激光特性的精確表征與預(yù)測、激光器應(yīng)用效能優(yōu)化等五個層面。

圖1 人工智能賦能激光的領(lǐng)域

1、激光器件優(yōu)化設(shè)計

激光器件是構(gòu)成激光器的基本單元，其特性直接決定了激光器的性能表現(xiàn)。以往激光器件（比如光子晶體光纖、耦合器等）的設(shè)計通常需要進行大量耗時的仿真運算來尋找優(yōu)化設(shè)計參數(shù)，特別是對于多參數(shù)優(yōu)化的情況，仿真設(shè)計周期較長，并可能陷入局部優(yōu)解，難以實現(xiàn)器件設(shè)計的優(yōu)化。研究表明，采用AI算法進行器件設(shè)計可以極大地縮短仿真時間，提高設(shè)計效率及器件性能。比如，光子晶體光纖結(jié)構(gòu)復(fù)雜，設(shè)計自由度高，且其光學(xué)性能表征過程較為繁瑣。研究人員引入人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對該類光纖進行設(shè)計及特性表征，僅需輸入光纖結(jié)構(gòu)參數(shù)便可以在數(shù)毫秒時間內(nèi)實現(xiàn)對光纖多種光學(xué)特性的高精度預(yù)測，極大加速了光纖表征及設(shè)計過程。因此，人工智能賦能的器件設(shè)計不僅可以提高設(shè)計效率，還可在參數(shù)優(yōu)化上獲得更好的效果，從而助力激光器系統(tǒng)的優(yōu)化，在激光產(chǎn)生、傳輸和應(yīng)用等方面發(fā)揮重要作用。

2、激光器系統(tǒng)結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計

針對激光器的仿真分析往往需要考慮多物理場作用，過程較為復(fù)雜，優(yōu)化設(shè)計難度較大。通過引入機器學(xué)習(xí)可以降低仿真及設(shè)計難度，甚至實現(xiàn)激光器狀態(tài)的實時控制。比如，研究人員利用深度強化學(xué)習(xí)算法來調(diào)控鎖模光纖激光器的鎖模狀態(tài)，采用的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以根據(jù)激光狀態(tài)調(diào)整電偏振控制器，并評估調(diào)整的效果，可以在秒量級的時間范圍實現(xiàn)穩(wěn)定的激光鎖模狀態(tài)。

3、光束智能控制及優(yōu)化

光束智能控制是指采用先進的光學(xué)元件、傳感器、控制電路并結(jié)合智能算法等技術(shù)手段，對光束的強度、相位、偏振和波前等特性進行控制和調(diào)節(jié)，從而實現(xiàn)對光束的高精度、高效率的操縱和應(yīng)用，其中典型的案例為光纖激光相干合成（CBC）。經(jīng)典的主動相位方法（例如隨機并行梯度下降算法）的控制帶寬隨著合束數(shù)量的增加而減小，難以實現(xiàn)大規(guī)模CBC系統(tǒng)。為此，研究人員將準強化學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于CBC系統(tǒng)，可以實現(xiàn)大于100路激光的相干合成，為解決大規(guī)模相干合成系統(tǒng)中控制帶寬不足提供了思路。

4、激光特性的精確表征與預(yù)測

對激光輸出特性的精確表征是應(yīng)用激光的前提條件。針對激光部分輸出特性測量時間長、精確測量對儀器/測量光路要求高的問題，研究人員引入機器學(xué)習(xí)法，實現(xiàn)了激光模式的高精度快速分解、光束質(zhì)量的快速精確表征以及脈沖寬度的精確測量，為激光輸出特性表征提供了高魯棒性的表征方法。

5、激光器應(yīng)用效能優(yōu)化

激光具有節(jié)能高效、調(diào)控靈活等優(yōu)點，在切割、焊接、鉆孔、打標(biāo)、清潔、增材制造等領(lǐng)域具有非常廣泛的應(yīng)用，但其調(diào)控靈活的特性也意味著針對不同的應(yīng)用場景需要精確設(shè)計激光參數(shù)才能達到最佳應(yīng)用效能。在激光加工中，由于發(fā)生的光與物質(zhì)相互作用是高度非線性的，難以在數(shù)學(xué)上建模，且材料類型、材料的均勻性/一致性等都會對加工質(zhì)量產(chǎn)生較大影響，因此實現(xiàn)高質(zhì)量加工工藝的控制十分困難。通過引入AI技術(shù)，建立激光器參數(shù)（激光功率、光斑直徑、脈寬、重頻等）、進給速度、輔助氣體類型/壓力等工藝參數(shù)與加工質(zhì)量的關(guān)系，實現(xiàn)加工質(zhì)量的優(yōu)化，提高激光器應(yīng)用效能，推動高質(zhì)量激光加工的發(fā)展。

三、總結(jié)與展望

綜上，AI技術(shù)已經(jīng)廣泛滲透至激光系統(tǒng)的設(shè)計-研制-應(yīng)用全鏈條，并不斷向基礎(chǔ)前端和應(yīng)用終端延伸。同時，激光技術(shù)的快速發(fā)展，也可能對AI領(lǐng)域帶來促進作用，最終形成“雙向賦能"的正向激勵局面。

AI賦能激光，不僅意味著激光性能指標(biāo)的突破，例如更高的輸出功率、更高的精度和穩(wěn)定性、更智能的控制系統(tǒng)、更環(huán)保的設(shè)計，還意味著激光系統(tǒng)設(shè)計-研制-應(yīng)用鏈路的創(chuàng)新。例如用戶根據(jù)應(yīng)用場景提出激光性能需求，AI系統(tǒng)根據(jù)需求自動設(shè)計系統(tǒng)結(jié)構(gòu)并提出器件方案，甚至可以細化到材料篩選環(huán)節(jié)。另一方面，激光技術(shù)的發(fā)展可以通過推進算力等方式促進AI領(lǐng)域的進一步發(fā)展。以ChatGPT為代表的大模型的成功離不開高算力支持，當(dāng)前電子計算機運算性能依賴半導(dǎo)體光刻工藝水平，而激光光源則是支持光刻工藝不斷進步的重要因素之一。此外，光子具有光速傳播、抗電磁干擾及可任意疊加等特性，且天然適用于并行運算，以光子為基礎(chǔ)的光計算具有超大算力、極低功耗、極低延時等突出優(yōu)勢。激光賦能的算力光子計算機將有望推動AI技術(shù)進一步發(fā)展。

當(dāng)前，人工智能驅(qū)動的科學(xué)研究已經(jīng)成為全球人工智能新前沿，并已在多個學(xué)科領(lǐng)域取得實效。在科學(xué)研究和教育教學(xué)等過程中，高度重視培養(yǎng)跨學(xué)科的高素質(zhì)人才是面向未來的長遠之策。近年來，科技部、自然科學(xué)基金委聯(lián)合啟動了人工智能驅(qū)動的科學(xué)研究專項部署工作，教育部、國家發(fā)展改革委、財政部出臺了一系列政策推動跨學(xué)科的高素質(zhì)人才培養(yǎng)，將使得未來的激光研發(fā)隊伍里有大量具備智能科學(xué)與技術(shù)和光學(xué)工程通識技能的高素質(zhì)人群。

展望未來，機遇與挑戰(zhàn)并存，但是可以相信的是，不斷發(fā)展的人工智能技術(shù)必將繼續(xù)促進激光等學(xué)科的發(fā)展，逐步構(gòu)建起以人工智能支撐基礎(chǔ)和前沿研究的新模式。

參考文獻： 中國光學(xué)期刊網(wǎng)

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