这篇论文的研究内容由浙江大学的Zhixiang Fan所在研究团队主导，研究成果发表在《Nature Communications》期刊上。该研究提出了一种新型的光学全息存储技术，旨在解决传统数据存储方式面临的挑战，尤其是在数据存储容量和能效方面。
随着工业4.0时代的到来，数据的生成和存储需求急剧增加。根据统计，全球数据的创建、捕获、复制和消费在2020年达到了64.2泽字节，并预计在2025年将超过180泽字节。当前的数据存储技术主要依赖于传统的磁电盘，这种方式不仅能耗高，而且容易受到电磁干扰，维护成本也相对较高。因此，开发一种高效、安全且低成本的数据存储技术显得尤为重要。本研究的目标是通过引入一种新概念——“元表面盘”（meta-disk），来扩展光学全息存储的容量限制。研究团队利用不相关的结构扭转自由度，开发了一种物理扭转神经网络（TDNN），以描述元盘的光学行为，并进行全面的横向误差分析。该技术能够通过内部结构复用存储大量信息，展示了在光学存储、显示、加密和多功能光学模拟计算等领域的广泛应用潜力。
研究团队首先设计了一个双层640μm x 640μm的元盘，能够存储数百幅高保真图像，结构相似性指数（SSIM）达到0.8。通过先进的三维打印技术，利用潘查拉南-贝瑞（Pancharatnam-Berry）元表面，实验验证了光学全息存储的可行性。研究中使用了Nanoscribe的设备Photonic Professional GT2进行高精度的三维打印，这种设备能够在微米级别上制造复杂的光学结构，确保了元表面的高质量和精确度。
TDNN是一种物理神经网络，其物理权重是多个元表面之间的扭转角度。该网络为可调元表面提供了一条路径，具有广泛的波前整形应用潜力。研究中，元盘的多层透射元表面被模拟为一个具有推理任务的神经网络。通过组装可旋转的元盘，研究团队实现了高容量的全息显示。研究中引入了双重衍射域的概念。结构扭转操作，即两个元表面之间的旋转操作，导致生成两个同构但具有不同功能范围的衍射域。每个元原子在元盘上作为独立的次级源，影响后续层的衍射域。通过改变扭转角度，研究团队能够生成一系列不同的衍射域，从而实现多功能和多路复用设计。
在研究过程中，团队面临了多个挑战。首先，实验校准的复杂性使得多层元表面的精确对齐和校准成为实现高质量全息图像的关键。其次，元表面的制造精度直接影响到光学性能，团队采用了先进的3D激光打印技术来提高制造质量。此外，TDNN的设计自由度极高，导致计算资源需求大，优化算法的开发成为一大挑战。研究团队还分析了元盘中的横向扭转误差和制造缺陷对光学行为的影响。通过引入高斯分布噪声，模拟了制造过程中的误差，并评估了其对输出图像质量的影响。结果表明，当标准差低于30°时，图像质量并未显著下降，显示出该方法的鲁棒性。
本研究的成果为下一代光学存储、显示和加密技术奠定了基础。随着技术的不断进步，TDNN有望在多个领域实现更广泛的应用，包括6G通信、光子计算、生物医学和量子计算等。研究团队的创新方法为光学全息存储技术开辟了新的方向，通过引入元表面盘和物理扭转神经网络，显著提升了存储容量和效率。未来，随着技术的不断发展和应用场景的拓展，光学全息存储技术有望在多个领域发挥重要作用。研究团队计划进一步探索元表面之间的耦合效应，以实现更高质量的全息多路复用系统，充分展示其提出概念的可行性。
综上所述，该研究为光学全息存储技术开辟了新的方向，通过引入元表面盘和物理扭转神经网络，显著提升了存储容量和效率。未来，随着技术的不断发展和应用场景的拓展，光学全息存储技术有望在多个领域发挥重要作用。
相关文献及图片出处
https://doi.org/10.1038/s41467-024-53749-6
