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研究背景
将光学器件缩小到纳米尺度、突破光的衍射极限，是纳米光学与纳米光子学领域数十年来追求的核心目标。表面极化激元——即光与物质集体激发（如等离激元或声子）耦合形成的杂化准粒子——为实现这一目标提供了关键途径，其波长可以远小于自由空间中的光。当表面极化激元在各向异性介质中被激发时，能够表现出高度定向的传播行为，因而在传感、热输运与超透镜成像等应用中极具吸引力。
范德华材料由于其本征的非对称晶体结构，天然支持各向异性声子极化激元。更重要的是，这类极化材料可以被剥离成薄层，再以相互扭转的方式堆叠，从而极大丰富了声子极化激元传播行为的种类与调控自由度。这种被称为“扭转光学”的方法已催生出诸多奇异的纳米尺度光学现象，例如在双轴范德华晶体三氧化钼的扭转双层中观测到的定向汇聚传播——能量流被约束在单一空间方向上，实现具有深亚波长约束的无衍射传播。
然而，纳米光学至今仍面临一个重要局限：难以按需获得所需的极化激元传播模式。扭转光学虽然拥有大量可调参数、具备出色的灵活性与非唯一解，但也因此显著增加了系统复杂度，使得极化激元传播行为的可预测性变得困难。在此背景下，将逆向设计与神经网络相结合，为取代人工试错过程提供了一条稳健途径，能够以更高的效率与精度设计复杂系统。
成果简介
近日，西班牙奥维耶多大学Pablo Alonso-González研究员与西班牙阿拉贡纳米科学与材料研究所Luis Martín-Moreno教授团队在 Nature Materials 上发表研究，报道了一种将深度神经网络与扭转极化激元多层结构相结合的方法，实现了对纳米尺度声子极化激元传播的按需逆向设计。
研究团队以等频线作为神经网络的输入。等频线是极化激元色散关系在固定频率处的截面，能够直观、细致且便于设计地描述极化激元在实空间中的传播行为。相比于计算代价高昂的实空间数值模拟，等频线不仅便于生成与处理，还具有可与数值和实验数据高度吻合的近似解析表达式。为应对同一目标传播可能对应多种扭转结构这一简并性问题，作者采用了具有多分支输出的网络设计，使网络能够针对给定等频线给出多组可行的结构参数解。
基于该方法，团队在三氧化钼同质结构中，于此前尚未被充分探索的频率区间（约 600–800 cm⁻¹）内实现了单向汇聚、双向汇聚乃至三向汇聚等多种传播模式。研究进一步展示了方法的实用价值：对于一个已有的三氧化钼扭转双层，仅需按网络预测的厚度与扭转角再叠加一层三氧化钼，即可将原本的双曲传播改造为定向汇聚传播，并通过散射式扫描近场光学显微镜在实空间中得到了实验验证。最后，作者将神经网络推广至二氯氧钼、CoTeMoO₆ 以及五氧化二钒等多种极化材料，实现了从可见光、红外到太赫兹波段的汇聚传播预测，其汇聚现象既可源自声子极化激元，也可源自等离激元极化激元。
图文导读
图1 结合深度学习与扭转光学的纳米尺度光传播设计。（a）逆向设计工作流程示意：所需的实空间极化激元传播经傅里叶变换转化为等频线，作为输入送入神经网络，网络据此预测最优的多层结构。（b）神经网络的整体架构，可概念上分为两部分：前半部分将等频线输入 k（卷积层处理）与可选约束参数 p（全连接层处理）汇聚为潜在向量 y₀；后半部分由多个分支构成，用于给出多组可行解，输出各层的厚度、扭转角与频率等结构参数。
图2 扭转三氧化钼双层中声子极化激元汇聚与双向汇聚的网络预测。（a）双层结构示意及可调参数（两层厚度 t₁、t₂ 与扭转角 θ₁），扭转角以底层 [001] 晶向为参考，逆时针为正。（b）训练验证损失曲线，箭头指示随训练进行逐步移除低效分支；即使仅剩单一分支，损失仍能恢复至基线，表明双层结构中简并性影响较小。（c）在 660 cm⁻¹ 下，网络针对两种目标汇聚方向（蓝线）给出的预测参数所对应的解析等频线（绿线）与目标高度吻合。（d）以传输矩阵方法数值计算得到的等频线及其实空间模拟（插图），进一步验证解析结果。（e）在双层结构中无法实现的目标传播（如沿 y 方向的汇聚及双向汇聚），其预测结果与目标不匹配（红色）。
图4 神经网络设计的极化激元传播在扭转多层结构中的实空间纳米成像。（a）预先制备的扭转双层（t₁ = 291 nm、t₂ = 208 nm，θ₁ = 130°）的光学图像与实验示意，下方为在 675 cm⁻¹ 照明下测得的近场振幅图，显示声子极化激元的双曲传播，插图为对应的数值模拟。（b）以该双层参数作为输入，网络预测再叠加第三层以实现汇聚传播；下方为所预测三层结构的数值等频线，其中预测1对应第三层厚 140 nm、扭转 96°，预测2对应厚 280 nm、扭转 45°。（c）按预测1制备三层结构后的光学图像与近场振幅图，观测到声子极化激元沿面内角度 φc ≈ 158° 的定向汇聚传播，与网络预测及数值模拟（插图）一致。
图5 从可见—近红外到太赫兹波段扭转多层结构中汇聚极化激元的网络预测。顶部色带表示所覆盖的光谱范围，从可见光（紫至橙）、近红外、远红外（红色渐变）直至太赫兹（灰色）。下方依次给出所分析多层结构的示意及网络预测参数（厚度与扭转角）、目标汇聚方向（蓝线）与网络给出的解析等频线（绿线），以及对应的实空间数值模拟。二氯氧钼用于拓展至可见与近红外波段（其汇聚源自等离激元极化激元），其余材料则将研究延伸至红外与太赫兹波段（源自声子极化激元）。
总结展望
这项工作证明，将神经网络与扭转极化激元多层结构相结合，能够按需实现纳米尺度上的多种光传播模式。该模型不仅能准确预测支持单向汇聚、双向汇聚乃至三向汇聚等奇异传播的三氧化钼扭转双层与三层结构，还能通过在已有结构上简单叠加一层材料，在实际样品中实现目标传播模式的改造。
更进一步，该方法在求解逆向设计问题时，能够在存在简并的情况下给出多组可行解，并可便捷地推广到其他材料体系，从而将极化激元汇聚的预测拓展至此前未被探索的频率范围与材料构型（包括异质结构）。这一深度学习框架为设计具有可定制光学性质的纳米尺度多值参数系统开辟了新途径，在传感与热管理等纳米光子学应用中具有广阔前景。
文献链接：https://doi.org/10.1038/s41563-026-02723-2
