鎖模激光器在很多領域已經(jīng)獲得了廣泛應用，例如光學頻率梳、精密制造、光纖通信、激光雷達等。鎖模光纖激光器作為一個便捷的桌面化非線性系統(tǒng)，在基礎科學領域也發(fā)揮著重要作用，例如鎖模光纖激光器為非線性科學研究提供了理想的平臺。由于鎖模激光器中存在復雜的鎖模區(qū)間，如何控制激光器的參數(shù)進而訪問特定的鎖模態(tài)是一個頗具挑戰(zhàn)性的難題。以常用的基于非線性偏振旋轉鎖模技術的飛秒光纖激光器為例，其在數(shù)學上是一個多維參量空間，實驗上需要調諧至少7個參量（泵浦、損耗、色散、非線性和三個波片角度）才能遍歷整個參數(shù)空間。由于鎖模態(tài)和這些參量之間缺乏確定的函數(shù)關系，研究人員往往需要通過漫長的試錯過程來獲得想要的鎖模態(tài)，并且手動搜尋鎖模態(tài)的重復性差、精度低，給實驗造成很大困難。

近年來，機器學習方法在智能激光器設計方面展現(xiàn)出了巨大潛力，這種激光器可以自調節(jié)至所需的工作狀態(tài)，無需人工調諧，解決了鎖模態(tài)控制難題，本文回顧和梳理了智能鎖模光纖激光器的原理和主要進展。

二、關鍵研究進展

1、孤子智能鎖模

孤子是傳輸時脈寬等參數(shù)保持不變的一種波包。利用孤子效應可以在激光器中產(chǎn)生穩(wěn)定的超短脈沖激光。通信波段光纖中天然包含了產(chǎn)生孤子所需的兩種物理效應——反常色散和克爾效應，因此光纖激光器是產(chǎn)生孤子、研究孤子物理的一個非常便捷的平臺。

（1）基于進化算法的智能鎖模

進化算法是在達爾文進化論“適者生存"理念的啟發(fā)下提出的。在激光器中，利用進化算法可以為設定的控制目標（目標鎖模態(tài)）搜尋到適合的個體（激光參數(shù)），每個個體的優(yōu)劣由適應度函數(shù)來評估，通過多次選擇、交叉、變異直至系統(tǒng)獲得最大適應度。2015年，勃艮第大學Andral等人利用進化算法次在被動鎖模光纖激光器中實現(xiàn)了智能鎖模，基于激光強度和頻譜設計的適應度函數(shù)，可以確保每次鎖模均為基頻鎖模。

圖1 進化算法實現(xiàn)智能鎖模[1]

（2）基于類人算法的智能鎖模

進化算法盡管應用廣泛，但是激光器鎖模區(qū)參量空間分散，常常導致進化算法運算時間較長。2019年，上海交通大學蒲國慶等人次實現(xiàn)了基于類人算法的鎖模激光器，類人算法通過引入激勵和懲罰機制模仿人的邏輯來調節(jié)偏振控制器，再通過隨機碰撞快速恢復鎖模。該激光器實現(xiàn)了迄今為止短的激光器啟動時間（0.22 s）以及極短鎖?；謴蜁r間（14.8 ms）。

圖2 基于類人算法的智能激光器[2]

（3）基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的智能鎖模

人工神經(jīng)網(wǎng)絡作為一種新興的數(shù)據(jù)分析和處理技術，促進了智能鎖模激光器的發(fā)展。利用神經(jīng)網(wǎng)絡在不同鎖模狀態(tài)下建立數(shù)據(jù)庫進而訓練模型，能夠實現(xiàn)對激光器的穩(wěn)定控制和失鎖后的快速恢復。2021年，國防科技大學江天研究員團隊針對自動鎖模光纖激光器提出了一種低延遲的深度強化學習算法，利用該算法可以實現(xiàn)在不同溫度下，快速恢復激光器鎖模狀態(tài)。

2、鎖模激光器的光譜智能調控

超短脈沖的光譜調控常用方法是在腔內加入濾波器實現(xiàn)對光譜的控制，但這一方案降低了激光器的集成度，并且濾波器也引入了較大損耗，導致激光器轉換效率較低。事實上，鎖模激光器通過調節(jié)自身參數(shù)也可以使光譜在一定范圍內調諧。2020年，上海交通大學義理林教授團隊利用遺傳算法次實現(xiàn)了對脈沖光譜和脈沖形狀的智能控制。該研究方法結合其它超快探測技術，進一步控制鎖模激光器其它參數(shù)，如脈沖相位和時域波形等。

圖3 光譜寬度和形狀可編程的光纖激光器[3]

3、時空鎖模自調控

傳統(tǒng)鎖模是指激光縱模的鎖定。近有工作表明當激光器中有多個橫模時，也可實現(xiàn)橫模和縱模的同時鎖定，即“時空鎖模"。時空鎖模激光器突破了單模激光器的功率限制，具有重要前景。然而，多模激光器的參量空間隨著模式的增加幾乎呈幾何式增加，人工調諧已很難滿足需求，極大限制了時空鎖模技術的發(fā)展。2020年，華南理工大學韋小明教授等人利用智能化控制技術很好地解決了這一問題，將波前整形技術和遺傳算法相結合，實現(xiàn)了多模激光器的時空鎖模，并且實現(xiàn)了對多模光斑的智能控制。

圖4 多模智能光纖激光器[4]

4、呼吸子智能調控

近些年來，呼吸子超快激光取得了快速發(fā)展。傳統(tǒng)鎖模激光器輸出的是一系列等同的超短脈沖（孤子脈沖），呼吸子激光器輸出的脈沖參數(shù)如能量、光譜、脈寬等會隨著時間周期性變化，因此被稱為“呼吸子"（或者脈動孤子）。2021年，華東師范大學吳修齊等人利用遺傳算法次實現(xiàn)了激光器中呼吸子多維度的智能調控，具體包括呼吸比、呼吸周期、呼吸子數(shù)量，并借助該工具研究了多脈沖呼吸子的超快動力學過程。通過將激光器色散調整至近零色散，會產(chǎn)生分形呼吸子，分形呼吸子比普通呼吸子呼吸頻率穩(wěn)定性提升超3500倍。2022年，該團隊結合智能控制系統(tǒng)次實現(xiàn)了分形呼吸子的智能控制[5-6]。

圖5 單呼吸子智能搜尋結果。（a）基于遺傳算法的平均（紅色圓圈）和大（藍色方塊）適應度值演化；（b）~（d）優(yōu)化下狀態(tài)的特征：（b）呼吸子頻譜；（c）腔內往返光譜的時空演化圖，白色曲線代表能量；（d）腔內往返脈沖時域的時空演化圖

圖6 鎖定呼吸子和未鎖定呼吸子頻率隨時間的變化，其中SD為標準差

三、總結與展望

本文回顧了智能控制技術在被動鎖模光纖激光器中的應用。基于智能控制技術，激光器可以實現(xiàn)對鎖模態(tài)的自動化產(chǎn)生和控制，不需要手動調諧，縮短了調諧時間，提升了調諧的精度以及鎖模態(tài)的可重復性。這種自優(yōu)化的超短脈沖激光器在某些特殊環(huán)境下也具有一定的應用前景，包括遺傳算法在內的一系列智能算法有望應用于其他更為復雜的鎖模態(tài)的智能化控制。此外，當前智能控制技術的重點在于控制激光器，實現(xiàn)激光器的自動調節(jié)。智能控制技術能否對激光物理產(chǎn)生影響是一個開放性問題。

參考文獻： 中國光學期刊網(wǎng)

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