超表面憑借對亞波長尺度“超原子”結構幾何形態的精細設計，能夠在超薄二維平臺上實現對電磁波振幅、相位及偏振態的靈活調控，在未來光子系統中展現出巨大的應用潛力。但當前超表面設計仍依賴傳統“自下而上”的參數掃描與經驗，在面對多自由度控制、超大規模陣列設計以及復雜偏振態調控等高需求場景時，僅憑經驗設計效率低下、計算資源消耗巨大，還面臨結構參數與電磁響應之間的非唯一映射問題，嚴重制約了超原子結構參數設計的穩定性和可控性。近年來，人工神經網絡的發展為超表面的逆向設計提供了全新范式，使得高像素、復雜結構超表面的快速設計成為可能。因此，采用神經網絡的逆向設計方法，對于提升太赫茲超表面的多功能集成能力、突破其偏振控制與效率瓶頸，實現高精度、實時可重構的新型光學器件，具有重要的意義與應用價值。
近日，上海科技大學信息科學與技術學院曹文翰課題組提出一種基于雙向深度神經網絡逆向設計的自旋多路復用太赫茲超表面器件，實現了目標電磁響應與超原子幾何參數的精準雙向映射，有效克服了傳統方法在效率與精度上的雙重瓶頸(圖1)。通過交叉排布與偏振復用協同機制，構建可同時分離線性與圓偏振通道的高效超構透鏡和全息成像太赫茲超表面器件。此項工作以“Spin-multiplexed metasurface inverse-design based on a bi-directional deep neural network for terahertz wavefront control”為題，發表于光學領域國際學術期刊Optica。
圖1 基于雙向深度神經網絡逆向設計太赫茲超表面示意圖
圖2 采用雙向深度神經網絡實現具有中心聚焦功能的超透鏡
雙向深度神經網絡通過前向預測網絡與逆向設計網絡的級聯架構實現高效超表面設計。其中，逆向設計網絡基于復數形式的目標電磁響應逆向生成硅柱的結構參數；前向預測網絡則以硅柱的結構參數為輸入，預測其電磁響應(圖2)。通過迭代優化最小化預測誤差，該方法能夠精準映射目標電磁響應的最優超原子結構參數。由此設計了具有自旋圓偏振通道的超構透鏡(圖3)和全息成像超表面，從而驗證雙向深度神經網絡模型的可靠性。所設計的超構透鏡在0.6 THz工作頻點下，兩個自旋通道的聚焦效率分別達到54.06%和50.49%。同時，全息成像超表面重建全息圖像的相關系數和峰值信噪比最高可達0.95和25.37 dB。通過將雙向深度神經網絡應用于交叉排布式偏振檢測超表面的逆向設計，實現了線同偏振與圓交叉偏振光的四通道獨立調控。這種高效且精準的逆向設計方法為光學集成系統的開發提供了支持，為實現高性能、實時可重構光子器件提供了新思路。
圖3 在左旋圓偏振和右旋圓偏振光垂直入射下設計的中心聚焦超透鏡
上海科技大學是該成果的第一完成單位。信息學院2024級碩士研究生衛浩然為第一作者，曹文翰教授為通訊作者。上海師范大學何曉勇教授對該工作提供了指導。
