为光戴上“智能滤镜”，利用AI为光雕刻出118把不同的钥匙，每把钥匙只能打开特定的信息宝库。近日，上海理工大学顾敏院士、方心远研究员团队联合澳大利亚、美国等顶尖实验室研发“超窄线宽波长-涡旋复用超表面全息术”，相关论文发表于《科学进展》。该技术将人工智能技术与超表面全息术相结合，不仅实现了单张全息图重建118幅独立图像，创下入射光2纳米的超窄线宽纪录，更为光学加密技术树立新标杆。
论文第一作者、上海理工大学智能科技学院博士孟维佳介绍，实验显示，该技术的信息加密安全性较传统方法提升超过2500倍，即使截获全息图，若未掌握密钥对应的波长与涡旋参数组合，也无法破解原始信息。这种“视觉密码术”已在高安全级数据存储、防伪标识等领域展现应用潜力。
波长-涡旋复用超表面全息概念图
目前，传统全息图设计依赖迭代优化算法，效率较低。而团队利用Transformer神经网络，对单张纯相位全息图进行全局优化设计，应用于具有宽波段响应能力的纳米超表面全息图，使其能够同时感受入射光波长与轨道角动量的双重变化。简单来说，就像为光波打造了“智能筛网”，仅允许特定颜色和螺旋程度的光通过，从而在可见光范围内实现了2纳米超窄线宽的高精度筛选。
研究团队已将该技术应用于全息视觉加密，开发出“所见非所得”的动态密码系统。例如，用特定波长激光照射超表面时，看似无序的光斑会瞬间自组织成二维码或三维动态图像，而其他波段光源仅显示干扰图案。这种“光学指纹”验证技术，可应用于国防安全与金融防伪领域。此外，团队正探索将超表面与光学神经网络结合，利用其并行处理光信号的特性，构建比现有电子芯片快千倍的光学人工智能芯片。
孟维佳目前已顺利完成博士毕业论文答辩，他也是上理工智能科技学院自成立以来的首位博士毕业生。超表面全息术作为纳米光子学的前沿领域，设计涉及复杂的光场调控与纳米级结构优化。而孟维佳在导师团队的指导下，创新性地引入人工智能技术，攻克了传统方法难以逾越的壁垒。“这表明我们不仅能培养人才，更能培养定义未来技术方向的领军者。”顾敏表示，这一成果也标志着学院在交叉学科人才培养上迈出重要一步，为后续光学人工智能研究奠定基石。