美国加州大学洛杉矶分校的工程师和研究人员团队开发了一种通过由专门设计的光子层组成的物理网络来整形光脉冲的方法。基于类似概念构建的网络已经能够进行全光学分类和图像识别，这表明新技术的应用跨越了计算领域和人工智能领域。

研究人员创建了可以吸收输入光脉冲的衍射光学网络，并通过深度学习设计的3D打印层，然后将输出脉冲整形成为所需的时间波形。这种脉冲整形网络首次在电磁频谱的太赫兹区域进行了演示，显示了各种形式的太赫兹脉冲的合成。通过在连续的波长范围内精确地控制宽带输入脉冲的相位和幅度，研究人员产生了不同的脉冲宽度和不同的脉冲形状。

这种脉冲整形方法由不消耗功率的无源衍射层组成，可用于直接设计通过量子级联激光器、固态电路和粒子加速器产生的太赫兹脉冲。

加州大学洛杉矶分校沃尔格瑙工程创新主席兼电气和计算机工程校长教授Aydogan Ozcan说：“衍射该框架可以应用于电磁频谱的其他部分来塑造光脉冲，将在各种使用光脉冲的场合找到广泛的应用，例如超快成像、光谱学和光通信等。”

来源：https://phys.org/news/2021-01-optical-network-pulses.html

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