机器学习在激光光学领域的革命性应用：从波前控制到量子操控的跨领域综述

《IEEE Photonics Journal》：A Comprehensive Review of Machine Learning Applications in Laser Optics

本刊特约编辑推荐：为解决激光光学系统中动态像差校正、精密光束整形和高通量数据解读等挑战，研究人员系统回顾了机器学习（ML）在光束偏转、自适应光学（AO）、锁模及量子操控等领域的应用。结果表明，通过深度学习（DL）、强化学习（RL）等数据驱动方法，可实现超越传统方法的实时控制、自动化优化和系统性能提升。该综述为智能激光系统的发展提供了统一框架和前瞻视角，对推动高精度激光技术在工业制造与量子计算等领域的应用具有重要意义。

　　

当激光束穿过湍流大气或复杂光学系统时，其波前会像水面的涟漪一样发生扭曲，导致光束质量下降、聚焦能力减弱。这种动态像差问题长期困扰着自由空间激光通信、高功率激光加工等前沿应用。传统控制方法如随机并行梯度下降（SPGD）算法虽能进行校正，但存在收敛速度慢、难以应对高维参数空间等局限性。随着机器学习（ML）技术的迅猛发展，研究人员开始探索将数据驱动方法引入激光光学系统，以期实现更智能、更精准的控制效果。

发表在《IEEE Photonics Journal》的这篇综述论文，首次对机器学习在激光光学中的跨领域应用进行了系统性梳理。作者Saadman Yasar和Murat Yuksel创造性地提出了一个统一的功能框架，将ML应用划分为激光源行为、光束控制与传播、相位与偏振控制、量子与原子操控以及激光-物质相互作用五大领域。通过对比分析显示，ML方法在波前校正速度上比传统SPGD提升达3倍，在相干光束合成（CBC）中实现了千赫兹（kHz）级的实时相位稳定，在光学镊子重排任务中缺陷消除效率提高40%。这些突破性进展标志着激光光学正从“硬件依赖”向“智能软件定义”时代迈进。

研究人员主要采用了几类关键技术方法：一是基于卷积神经网络（CNN）的空间特征提取技术，用于从干涉图样中快速预测相位误差；二是深度强化学习（DRL）框架，通过奖励函数设计让智能体自主学习激光参数调整策略；三是混合优化策略，结合遗传算法（GA）的全局搜索能力和神经网络（NN）的局部微调能力；四是波前传感与预测技术，利用长短期记忆网络（LSTM）或多层感知机（MLP）提前预报湍流扰动；五是物理信息嵌入方法，将琼斯矩阵（Jones matrix）模型等光学原理融入机器学习流程，增强模型可解释性。所有分析均基于公开数据集和可复现的实验设置。

激光光束传播与方向控制

在光束偏转方面，Sved等人利用一维卷积神经网络（1D CNN）对集成光学相控阵（OPA）进行实时控制。通过将远场强度信号映射到热光相位调制器的驱动电流，ML模型将指向误差从传统方法的3.2微弧度（μrad）降低至0.8 μrad。自适应光学（AO）系统中，Guo团队将ML嵌入波前预测、传感和后处理全流程：长短期记忆网络（LSTM）将预测时间缩短至毫秒级，而条件生成对抗网络（cGAN）使图像重建速度提升5倍。在指向捕获与跟踪（PAT）领域，Maharjan等人证明卷积神经网络（Conv1D）对卫星振动引起的波束偏移校正误差方差降低62%。

激光相位与偏振控制

针对高功率光纤激光器的偏振涨落问题，Shi等人采用均方根传播（RMSProp）算法替代传统SPGD，将偏振消光比（PER）稳定在25分贝（dB）以上，收敛速度提高2倍。在相干光束合成（CBC）方面，Wang团队设计的多层感知机（MLP）可同时处理81路光束的相位校准，将均方根误差（RMSE）控制在λ/20以内。对于轨道角动量（OAM）光束生成，Hou提出的两阶段控制策略先通过改进版VGG-16网络进行粗调，再结合SPGD精修，使模式纯度达到98%。

激光源行为调控

在锁模激光领域，Yan等人将遗传算法（GA）与前馈神经网络（FF-ANN）结合，实现了双波长光纤激光器的自动锁模，频谱相关性（Pearson系数）达0.95。Fu团队则通过稀疏表示模型对双折射效应进行分类，准确率超过90%。对于高功率脉冲光纤激光器，Kokhanovskiy利用纯遗传算法优化双增益非线性环路镜，产生了相干尖峰对比度达15分贝（dB）的稳定脉冲。

量子与原子激光系统

Lee和Chae将强化学习（RL）应用于光学镊子阵列的重排任务，通过近端策略优化（PPO）算法控制声光偏转器（AOD），使原子填充缺陷率降至5%以下。在激光冷却方面，Reinschmidt团队利用深度确定性策略梯度（DDPG）框架实时调节激光失谐和磁场梯度，将磁光阱（MOT）中的原子数提升30%，并显著增强了对环境扰动的鲁棒性。

激光-物质相互作用控制

Carter等人将监督学习应用于激光增材制造（SLM）的功率控制，通过几何特征和熔池监测（MPM）信号预测最佳激光功率，使孔隙率降低47%。该模型结合GAMMA热仿真工具，实现了层内功率的毫米级精准调制。

研究表明，机器学习正重塑激光光学的技术范式：监督学习擅长处理标定数据明确的映射任务（如波前传感），强化学习（RL）在动态序列决策中表现卓越（如原子重排），而混合模型能兼顾效率与鲁棒性（如锁模控制）。值得注意的是，计算效率与实时性的平衡仍是关键挑战——图形处理器（GPU）和现场可编程门阵列（FPGA）的引入使千赫兹（kHz）级控制成为可能，但超大规模光学相控阵（OPA）的串扰问题仍需突破。未来，量子机器学习（QML）与神经形态计算的融合，有望为纳秒级激光控制开辟新路径。

这项研究的重要意义在于构建了激光光学与机器学习之间的“双向桥梁”：既为光学研究者提供了清晰的算法选型指南（如基于维度-延迟敏感性的分类框架），也为ML专家揭示了光电系统的独特约束（如安全边界与物理可解释性）。随着开源数据集和边缘人工智能（Edge AI）平台的成熟，智能激光系统将在量子传感、超快成像等领域催生革命性应用。