光鑷技術(shù)已成為操縱微觀世界的關(guān)鍵手段，其應(yīng)用范圍涵蓋微小粒子、生物分子乃至中性原子的精準調(diào)控。本研究采用生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來設(shè)計光鑷陣列布局，這一創(chuàng)新方法依托于靈活可調(diào)的原子排列，通過集成的生成模型驅(qū)動空間光調(diào)制器（SLM），實現(xiàn)高效中性冷鍶原子在多樣化光鑷結(jié)構(gòu)中的俘獲。該技術(shù)的核心挑戰(zhàn)在于，針對每種新型光鑷模式，傳統(tǒng)方法均需重新進行純相位全息圖的精細優(yōu)化，這不僅耗時巨大，還可能限制實時原子陣列的操控。本文介紹的方法通過加速SLM的調(diào)控流程，大幅縮減準備時間，盡可能的壓縮操作延遲，無需頻繁迭代全息圖的優(yōu)化步驟，為光鑷技術(shù)在動態(tài)環(huán)境中的應(yīng)用開辟了新途徑。

圖1 基于深度學(xué)習(xí)的原子陣列制作方案概述。為了捕獲88Sr原子使用了光鑷陣列?？臻g光調(diào)制器(SLM)由基于U-net模型生成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制。該生成模型使用光鑷圖像和相應(yīng)的SLM全息圖組成的全息圖數(shù)據(jù)集進行訓(xùn)練，各種光鑷的配置可以根據(jù)需要創(chuàng)建。

圖2 生成式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的各種原子陣列。（a）~20個鑷子點的實驗吸收圖像，其中每個亮點對應(yīng)~ 30個88Sr原子的集合。通過訓(xùn)練后的生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)形成了正方形、三角形和蜂窩形狀的各種網(wǎng)格，晶格常數(shù)是15μm，吸收圖像通過sCMOS相機記錄。（b）當原子信號位于鑷子阱的中心時，我們將 SNR 定義為Isignal和Inoise的比值。（c）通過比較算法運行時間和鑷子陣列質(zhì)量，顯示生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（綠色）在所需迭代次數(shù)方面優(yōu)于 GS 算法（紫色），無需迭代即可達到鑷子陣列的SNR。

文中提到在每個量子阱中均能捕獲幾十個Sr原子，為精確量化俘獲的原子數(shù)目，實驗將一束461nm的準直激光束照射Sr原子陣列，并通過鑫圖Dhyana 400BSI V3記錄光密度(OD)。因為不同的微觀陷阱可能捕獲的原子數(shù)量各異，從而引起局部光密度的顯著差異。因此這就要求相機具有足夠大的動態(tài)范圍，Dhyana 400BSI V3相機的動態(tài)范圍為90dB，這樣不僅有效防止了信號過飽和及損失，還確保了在光強變化劇烈的情況下依舊能進行準確的記錄。此外，Dhyana 400BSI V3具備6.5μm的高分辨率，這一特性對于精細區(qū)分并準確計算尤為關(guān)鍵，確保了對光鑷陣列中各離散光密度信號的清晰辨別。加之其峰值量子效率為95%，這樣能提高對原子陣列散發(fā)的微弱光信號的捕捉能力，使得數(shù)據(jù)收集更為靈敏且可靠。