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公开(公告)号:CN117631266A
公开(公告)日:2024-03-01
申请号:CN202311114903.8
申请日:2023-08-31
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明公开了一种融合偶极子辐射模型&人工神经网络的紧聚焦场调控方法,属于人工智能与光场调控交叉应用领域。对具有预设形状的光链和光笼的逆向设计,允许创建接近期待形状的光链和光笼。利用电、磁偶极子模型的辐射时间反演在聚焦区域形成光场分布位置的不同,可以独立地预设电、磁偶极子模型的聚焦场,再将二者光场叠加,最终实现光笼和光链形状的聚焦场。为解决灵活地实现具有不同长度和形状的光场结构,电、磁偶极子模型的相关参数使用全连接神经网络训练获取。本发明中使用到的装置简易,生成的光链和光笼形状的聚焦场可以应用于多粒子捕获、输送和组装。
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公开(公告)号:CN117111335A
公开(公告)日:2023-11-24
申请号:CN202311105855.6
申请日:2023-08-30
Applicant: 南昌大学
IPC: G02F1/00 , G02F1/01 , G06N3/045 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络的高维光诱导磁化场调控方法,属于人工智能与光场调控交叉应用领域。径向偏振光经过相位滤波器调制,通过高数值孔径透镜聚焦到无吸收的磁光薄膜上,诱导产生磁化场分布。相位滤波器分布采用多环型多区域设计思路,控制每一个小区域的权重,实现高维磁化场的强度和朝向的独立可控调节。为解决实现特定高维磁化场,逆向设计相位滤波器分布,使用级联深度神经网络训练获取。本发明中使用到的装置简易,生成的高维光诱导磁化场分布,为实现超高密度超高容量磁光存储和研制新型的多路复用纳米磁光设备奠定一定的理论和技术基础。
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