فوتونیک با مهندس ساتری

تحقیقات فوتونیک یکپارچه، سیلیکون و نانوفوتونیک

مواد و کاربردهای نوری جدید

فوتونیک غیرخطی

وسایل و مواد نوری برای انرژی خورشیدی و روشنایی حالت جامد

فوتونیک در سوئیچینگ و محاسبات

شبکه ها و دستگاه های فوتونیک

پردازش سیگنال در ارتباطات فوتونیک

فیبرهای نوری تخصصی

فن‌آوری‌های هوش مصنوعی

نتیجه گیری و چشم انداز

فن‌آوری‌های هوش مصنوعی در حال فراگیرتر شدن و گسترده‌تر شدن در طیف وسیعی از زمینه‌ها، از کاربردهای تجاری تا تحقیقات علمی پیشرفته هستند. از این نظر، فوتونیک جایگاه برجسته ای را اشغال می کند.

زمینه های تجربی متعددی ممکن است از قابلیت منحصر به فرد الگوریتم های مبتنی بر هوش مصنوعی برای تقریب روابط پیچیده بهره مند شوند. این واقعیت به محققان این امکان را می‌دهد تا با گنجاندن ابزارهای هوش مصنوعی مستقیماً در روال‌های آزمایشی، عملکرد را افزایش داده و پیچیدگی آزمایش‌ها را کاهش دهند. همچنین، مدل‌های ML ابزارهای جدید و قدرتمندی برای تجزیه و تحلیل داده‌ها ارائه می‌کنند که به لطف روش آموزشی، برای مشکل موجود طراحی شده‌اند و در بیشتر موارد منجر به نتایج بی‌سابقه‌ای می‌شوند. در این بررسی، ما مبانی نظری ML و DL را شرح دادیم و کاربرد آنها را در چندین زمینه فوتونیکی تجربی نشان دادیم.

در طیف‌سنجی، مدل‌های DL برای انجام نویز زدایی از ردیابی‌های طیفی، به‌عنوان مثال، برای حذف سیگنال‌های جعلی در اندازه‌گیری‌های منسجم طیف‌سنجی رامان یا برای حذف مدولاسیون فاز متقاطع در دینامیک پمپ-کاوشگر فوق‌سریع، و حذف نویز فضایی و طیفی داده‌های فراطیفی، استفاده شده‌اند. همانطور که در برنامه های تصویربرداری رامان منسجم ایجاد می شود. سایر مدل‌های DL برای شیمی‌سنجی هم در آزمایش‌های طیف‌سنجی و هم تصویربرداری به کار گرفته شده‌اند. از آنجایی که طیف‌سنجی استاندارد طلایی برای تعیین مشخصات مواد و بیومواد است، ادغام ابزارهای هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل داده‌ها می‌تواند پذیرش تکنیک‌های طیف‌سنجی پیشرفته را در سطح صنعتی برای کاربردهای مختلف، مانند غربالگری دارو و کنترل کیفیت مواد، و نیز بهبود بخشد. برای تشخیص پزشکی و تحقیقات نجومی.

NN ها به ویژه برای کمک به شکل دهی جبهه موج نوری در هنگام برخورد با مسئله معکوس غیرخطی کنترل نور پس از انتشار در یک محیط انتشار موثر هستند. آنها نیاز به اطلاعات گسترده، مانند دامنه پیچیده میدان ها، و سیستم های آزمایشی پیچیده مورد نیاز با رویکردهای تحلیلی استاندارد بر اساس حل معادلات ماکسول را دور می زنند. به عنوان مثال، مدل‌های ML در تصویربرداری محاسباتی برای تقریب ماتریس انتقال از الگوهای لکه‌ای پس از یک پراکنده به تصویر یا رابطه بین الگوی روشنایی نشان‌داده‌شده در یک مدولاتور نور فضایی و توزیع شدت نور متناظر که توسط دوربین خوانده می‌شود، استفاده شده‌اند. در هولوگرافی دیجیتال برای بازیابی اطلاعات فاز از یک هولوگرام اندازه گیری شده واحد. زمانی که نور در MMF منتشر می‌شود، چارچوب مشابهی پیدا می‌شود، جایی که پراکندگی مدال جبهه موج نور منسجم منتشر شده در داخل فیبر را تحریف می‌کند. NN ها راه حل های معتبری را برای بازسازی رابطه غیرخطی بین ورودی و خروجی در MMF ها، انجام تشخیص شی و بازسازی طیفی، بازسازی ورودی با توجه به الگوی لکه ای در خروجی MMF و برای بازیابی اطلاعات در موقعیت های تجربی پر سر و صدا ارائه می دهند. از این نظر، تکنیک‌های شکل‌دهی جبهه موج مبتنی بر ML منبع ارزشمندی برای توموگرافی منسجم، سنجش نوری، و تصویربرداری فاز کمی در کاربردهای بیولوژیکی است که خواص مورفولوژیکی و مکانیکی را در سطح زیر سلولی مشتق می‌کنند.

راه‌حل‌های مبتنی بر NN نه تنها در تجزیه و تحلیل داده‌ها، بلکه در تنظیمات تجربی نیز با موفقیت به کار گرفته شده‌اند. ما استفاده از DL را برای تولید فرکانس‌های نوری جدید در MMF، برای تولید ابرپیوسته نور سفید و همچنین برای تولید و توصیف حالت‌های کوانتومی نور، بلوک‌های سازنده همه آزمایش‌های اطلاعات کوانتومی انجام‌شده با نور، توصیف کردیم. پیشرفت‌های بیشتر این رویکردها ممکن است کیفیت و قابلیت اطمینان راه‌اندازی‌های آزمایشی را به شیوه‌ای غیر ضروری بهبود بخشد. در فوتونیک کوانتومی، راه‌حل‌های جالب ارائه شده توسط ابزارهای هوش مصنوعی شامل دور زدن تخمین مدل‌های نظری برای کاربردهای سنجش و سنجش و مدل‌سازی حالت‌های کوانتومی در محیط‌های پر سر و صدا است، جایی که رویکردهای تحلیلی ممکن است از نظر محاسباتی بسیار سنگین باشند. با توجه به داده‌های کافی که رفتار سیستم را به شکل جفت ورودی-خروجی نشان می‌دهند، الگوریتم‌های ML و NN می‌توانند برای تقریب توصیف ناشناخته استفاده شوند.

در نهایت، محاسبات فوتونیک یک زمینه تحقیقاتی است که در آن دیدگاه مخالف رابطه بین فوتونیک و هوش مصنوعی در نظر گرفته شده است. از این نظر، دستگاه های فوتونیک قادر به ارائه پلت فرم های محاسباتی موثر انرژی هستند. فرصت‌های جدیدی ممکن است از این حوزه تحقیقاتی به‌ویژه با هدف ترکیب کامل الگوریتم‌های هوش مصنوعی در دستگاه‌هایی که قادر به پاسخ‌های آنی و دقیق هستند، پدید آید.

کاربردها در مترولوژی و سنجش

کاربردها در مترولوژی و سنجش

دومین کاربرد مهم روش‌های ML در آزمایش‌های کوانتومی، استفاده از آن‌ها برای جلوگیری از تمام مشکلات ناشی از توسعه یک مدل نظری است که قادر به توصیف رفتار سیستم کوانتومی در یک محیط پر سر و صدا است. در این سناریو، NN و دیگر الگوریتم‌های ML می‌توانند برای نگاشت ورودی‌ها به خروجی‌ها استفاده شوند که در نتیجه راه‌حلی سریع‌تر و ساده‌تر از یافتن یک مدل صریح ایجاد می‌شود، زیرا آنها توصیف مؤثری را نشان می‌دهند که مستقیماً از داده‌ها آموخته می‌شوند.

در این زمینه، ML یک کاربرد در پروتکل‌های تخمین فاز کوانتومی پیدا کرده است که نشان‌دهنده یک معیار مهم در زمینه اندازه‌شناسی است. پارامتر مورد نظر یک تغییر فاز نوری است که توسط نمونه مورد بررسی، در میان دو حالت مختلف حالت نوری مورد استفاده به عنوان پروب معرفی شده است. وظیفه آزمایش‌های اندازه‌شناسی شامل برآورد چنین فازی با کمترین عدم قطعیت قابل دستیابی است، که دارای یک کران پایینی اساسی است که توسط قوانین مکانیک کوانتومی معرفی شده است، [165-167]، اندازه‌گیری کاوشگر نوری پس از برهمکنش آن با نمونه. برای رسیدن به این هدف، نشان داده شده است که استفاده از منابع کوانتومی نقش اساسی دارد. در واقع، با استفاده از حالت های نوری با ویژگی های غیر کلاسیک، مانند درهم تنیدگی، می توان به حد نهایی دقت اندازه گیری دست یافت.

تولید حالات کوانتومی نور

تولید حالات کوانتومی نور

پلتفرم‌های فوتونیک یک نامزد امیدوارکننده برای تولید انواع زیادی از حالت‌های چند فوتونی درهم تنیده را نشان می‌دهند. با این حال، مشکلات موجود در طراحی آزمایش‌های نوری جدید و کارآمد هم با ابعاد و هم با پیچیدگی حالت‌های مورد نظر افزایش می‌یابد. اخیراً، پروتکل‌های هوش مصنوعی برای یافتن پیکربندی بهینه عناصر نوری که حالت کوانتومی مورد نظر را از حالت اولیه موجود تولید می‌کنند، به کار گرفته شده‌اند. پیکربندی های جالبی که حالت های مورد نظر را ایجاد می کنند.

در مرجع. [162]، ملنیکوف و همکاران. یک پروتکل RL، فرموله شده در چارچوب شبیه سازی تصویری، برای طراحی آزمایش های پیچیده فوتونیک کوانتومی ایجاد کرد. حالت کوانتومی در تکانه زاویه‌ای مداری (OAM) فوتون‌های تولید شده توسط فرآیند تبدیل پارامتری خودبه‌خودی مضاعف (SPDC) در دو کریستال غیرخطی کدگذاری می‌شود. نویسندگان به عامل دو وظیفه متفاوت می‌دهند: اولی یافتن ساده‌ترین راه‌اندازی است که امکان تولید یک حالت کوانتومی با مجموعه‌ای از ویژگی‌ها را فراهم می‌کند، در حالی که دومی شامل یافتن پیکربندی‌های آزمایشی تا حد امکان برای تولید همان حالت است. . برای دستیابی به چنین وظایفی در هر تکرار الگوریتم، عامل به مجموعه‌ای از عناصر نوری از جمله شکاف‌کننده‌های پرتو، آینه‌ها، هولوگرام‌های پارامتری شیفت و منشورهای Dove دسترسی دارد که می‌تواند به صورت متوالی روی میز نوری قرار دهد. پس از تجزیه و تحلیل وضعیت به دست آمده از تکامل از طریق عناصر انتخاب شده، عامل یا پاداشی دریافت می کند یا نه همانطور که در شکل 11 نشان داده شده است. دو وظیفه ما در حال بررسی است. پیکربندی‌های به‌دست‌آمده نشان می‌دهند که چگونه الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند حتی در طول طراحی آزمایش‌های نوری جدید به کار گرفته شوند. جالب توجه است، این نوع رویکرد، که امکان بررسی میلیون‌ها آزمایش اپتیکی کوانتومی مختلف را فراهم می‌کند، منجر به کشف تنظیمات غیرمتعارف جدیدی شد که برای به دست آوردن اولین تحقق تجربی حالات بسیار درهم‌تنیده با ابعاد بالاتر و تکنیک‌های کوانتومی جدید مورد استفاده قرار گرفته‌اند. با پیدا شدن پروتکل ها و برنامه های کاربردی جدید، این راه دسترسی به حالت های دلخواه به یک دارایی کلیدی تبدیل می شود.

هوش مصنوعی در فوتونیک کلاسیک و کوانتومی

خلاصه

دهه‌های گذشته شاهد ظهور عظیم هوش مصنوعی (AI) به عنوان ابزاری قدرتمند برای تقویت تحقیقات صنعتی و علمی در طیف گسترده‌ای از زمینه‌ها بودیم. هوش مصنوعی و فوتونیک در حال توسعه یک هم افزایی دو طرفه امیدوارکننده هستند: از یک طرف، رویکردهای هوش مصنوعی می توانند برای کنترل تعدادی از فرآیندهای فوتونیک خطی و غیرخطی پیچیده، هم در رژیم های کلاسیک و هم در رژیم کوانتومی استفاده شوند. از سوی دیگر، فوتونیک می‌تواند راه را برای کلاس جدیدی از پلتفرم‌ها برای سرعت بخشیدن به وظایف هوش مصنوعی هموار کند. این بررسی مفاهیم اساسی یادگیری ماشین (ML) و شبکه‌های عصبی (NN) را در اختیار خواننده قرار می‌دهد و کاربردهای اصلی هوش مصنوعی را در زمینه‌های طیف‌سنجی و شیمی‌سنجی، تصویربرداری محاسباتی (CI)، شکل‌دهی جبهه موج و اپتیک کوانتومی ارائه می‌کند. این بررسی با مروری بر پیشرفت‌های آینده همکاری امیدوارکننده بین هوش مصنوعی و فوتونیک به پایان می‌رسد.

1. مقدمه

هوش مصنوعی (AI) بدون شک یکی از فعال‌ترین زمینه‌های تحقیقاتی در سال‌های اخیر است که می‌تواند سرمایه‌گذاری‌های بی‌سابقه‌ای را جمع‌آوری کند و اثرات اقتصادی زیادی ایجاد کند.[1] تعریف هوش مصنوعی، درست مانند تعریف هوش، بسیار گسترده است، و در کمال تعجب هنوز هم محل بحث بین کارشناسان است.[2] اجماع عمومی هوش مصنوعی را علمی تعریف می‌کند که سیستم‌ها/ماشین‌هایی مصنوعی را مطالعه می‌کند که رفتار انسان/هوشمند را تقلید می‌کنند. در میان شاخه‌های مختلف هوش مصنوعی، یکی که بیشترین تأثیر را در چندین زمینه مختلف علمی و مهندسی داشت، یادگیری ماشین (ML) است، علمی که به مطالعه نحوه آموزش خودکار رایانه‌ها برای حل وظایف پیچیده از تجزیه و تحلیل داده‌ها می‌پردازد. افزایش اخیر محبوبیت ML مربوط به فرصت های جدیدی است که توسط یادگیری عمیق (DL) باز شده است، روشی که از پیشرفت های قدرت محاسباتی برای حل کارهای بسیار پیچیده مانند بینایی کامپیوتر، تشخیص گفتار و ماشین های خودران استفاده می کند. و هدف آن تقریب توابع انتقال غیرخطی، با استفاده از ماهیت داده محور آنهاست.

فوتونیک یکی از فعال ترین و امیدوارکننده ترین زمینه ها در علم، فناوری و مهندسی است. ترکیبی از تکنیک‌های هوش مصنوعی و فوتونیک منجر به پیشرفت‌های پیشگامانه در بسیاری از کاربردها شده است و فرصت‌های بزرگی را برای هر دو زمینه فراهم می‌کند. در واقع، از یک طرف فوتونیک می تواند برای تولید مجموعه داده های غنی برای وظایف محاسباتی ML مورد استفاده قرار گیرد، از طرف دیگر سیستم های فوتونیک یک پلت فرم جالب برای اجرای هوش مصنوعی هستند. ارتباطات فیبر نوری و پردازش تصویر برای تشخیص پزشکی بوده است.

چندین تکنیک مبتنی بر هوش مصنوعی با هدف بهبود عملکرد سیستم‌های ارتباطی نوری، که عمدتاً بر کنترل و مدیریت دستگاه‌های فوتونیک متمرکز شده‌اند، توسعه یافته‌اند. مقالات تحقیقاتی و بررسی های زیادی در این زمینه منتشر شده است.[5-10] Mata et al.[5] پیاده سازی های مختلف هوش مصنوعی در ارتباطات شبکه های نوری را بررسی کرد. برخی از تکنیک‌ها می‌توانند به بهبود پیکربندی و عملکرد دستگاه‌های شبکه کمک کنند، برخی دیگر برای نظارت بر عملکرد نوری، تشخیص فرمت مدولاسیون یا کاهش غیرخطی‌های فیبر و کیفیت تخمین انتقال استفاده می‌شوند. در مورد یکسان سازی اعوجاج جبهه موج غیرخطی در ارتباطات نوری، سهم مربوطه توسط کارهای گروه ناکامورا ارائه شده است. آنها یک مدل شبکه عصبی (NN) را پیشنهاد کردند که دارای یک لایه پنهان تنها برای جبران اعوجاج مدولاسیون خود فاز در سیگنال‌های چند سطحی نوری است.[11] جالب توجه است که آنها تأثیر اندازه لایه پنهان را بر روی کار تساوی غیرخطی بررسی کردند. همانطور که توان ورودی افزایش می یابد و اثر مدولاسیون خود فاز سیگنال های ارسالی را به شدت تحریف می کند، تعداد بیشتری از نورون های لایه پنهان برای جبران کارآمد ارتباطات نوری مورد نیاز است. مطالعات بیشتر آنها نشان داد که چگونه یک اکولایزر غیرخطی NN چهار لایه نسبت به مدل سه لایه NN مستعد بیش‌برازش است [12] و چگونه سیگنال‌های مدولاسیون دامنه پالس 4 سطحی به شدت زیاد برازش اکولایزر NN را که معمولاً در مورد سیگنال های باینری شبه تصادفی.[13] جی و همکاران [6] یک معماری چندوظیفه‌ای جدید پیشنهاد کرد که قادر به مدیریت چندین جنبه از مدیریت شبکه‌های نوری است و از تکنیک‌های هوش مصنوعی برای تولید عملیات‌های خودسازگار و خود مدیریتی استفاده می‌کند. شبکه‌های نوری به دلیل استفاده از تکنیک‌های منسجم پیشرفته، پویایی، پیچیدگی و ناهمگونی بسیار زیادی دارند، به طوری که هوش مصنوعی ابزاری اساسی برای مدیریت آنها است. وانگ و زانگ [7] بر روی الگوریتم های پیشرفته DL تمرکز کردند و سهم DL را در ارتباطات نوری برجسته کردند. به طور خاص، آنها چندین کاربرد DL را در ارتباطات نوری، مانند شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای بازسازی تصویر و شبکه‌های عصبی مکرر (RNN) برای تجزیه و تحلیل داده‌های متوالی بررسی کردند. علاوه بر این، آنها یک روش مدل‌سازی کانال مبتنی بر داده را برای جایگزینی رویکرد مبتنی بر بلوک مرسوم و بهبود یادگیری انتها به انتها معرفی کردند.

اطلاعات کوانتومی و ارتباطات

اطلاعات کوانتومی و ارتباطات

این کمیته فرعی به دنبال مشارکتهای اصلی در زمینه پردازش اطلاعات کوانتومی با فوتونیک است ، از جمله فعال کردن فن آوری های فوتونی برای ارتباطات کوانتومی ، عملکردها و کاربردهای شبکه های کوانتومی و پیشرفت در شبیه سازی و سنجش کوانتومی.

مطالعات اساسی حالات غیر کلاسیک نور

ایجاد ، دستکاری و توزیع حالتهای درهم تنیده

ارتباطات کوانتومی و رمزنگاری

معماری ، توپولوژی و عملکرد شبکه های کوانتومی

پروتکل ها و الگوریتم های محاسبات کوانتومی و ارتباطی

پردازنده های کوانتومی فوتونی

شبیه سازی کوانتومی و یادگیری ماشین

اندازه گیری و سنجش کوانتومی

کاربردهای زیست پزشکی

کاربردهای  زیست پزشکی

این کمیته فرعی به دنبال ارسال های اصلی است که برجسته پیشرفت های اخیر و روند در توسعه فن آوری های پیشرو و پیشرفت های علمی در فوتونیک ها برای برنامه های کاربردی در پزشکی و بهداشت و درمان است. علاوه بر نوشته های موسسات علمی و تحقیقاتی، ما همچنین مشارکت جهانی قوی را از صنعت، راه اندازی و آزمایشگاه های دولتی تشویق می کنیم. موضوعات نمونه ها و مناطق، اما نه محدود به موارد زیر هستند:

فن آوری های تصویربرداری و سنجش زیست پزشکی: پیشرفت در لیزر و منابع نور ناسازگار، سیستم های نوری، دستگاه ها، پردازش سیگنال، عوامل تصویربرداری

تصویربرداری برای تحقیقات پیش از مولکولی: پیشرفت در تصویربرداری ساختاری، مولکولی و عملکردی سلول ها، بافت ها، اندام ها و غیره با دامنه تکنیک های پیشرفته تصویربرداری میکروسکوپیک نوری (غیر خطی، چند منظوره، فتوکشن، فلورسانس، طیف سنجی)

فن آوری های بالینی و سیستم ها: سیستم های تصویربرداری انسجام نوری و تکنیک ها (OCT)، آندوسکوپی نوری، تصویربرداری چشم، برنامه های کاربردی مبتنی بر فوتونیک جدیدتر و دستگاه های پزشکی در مراقبت های بهداشتی

تشخیص: نوآوری ها در طراحی سیستم، تکنیک های تصویربرداری چند منظوره و تکنیک های سنجش، تشخیص نقطه مراقبت، سنسورهای فوق العاده جمع و جور یا پوشیدنی، استفاده از الگوریتم های پیشرفته مانند یادگیری ماشین، AI برای دستگاه های فوتونیک، آزمایش های بالینی فن آوری های بیوفوتونیک

درمان های مبتنی بر فوتونیک: کاربرد های جراحی یا درمانی لیزر، فتوبیتولوژی و تعاملات بافت لیزر، درمان های لیزر Ultrashort، مواد چند منظوره، سیستم های تحویل جدید، سیستم های in-vitro / in-vivo، روش های کنترل اپتیکی، جراحی رباتیک و تصویری

فن آوری های بیوفوتونیک های جدید: نانو بیوگرافی فوتونیک، نوروفوتونیک، آزمایشگاه آزمایشگاه بر روی یک تراشه یا تکنیک های تنظیم منابع کم، ابزار پزشکی و دستگاه ها

پیشرفت در طیف‌سنجی فیبر نوری رامان بلادرنگ برای تشخیص زودهنگام سرطان: فشار دادن مرز به برنامه‌های آندوسکوپی بالینی

آندوسکوپ‌های انعطاف‌پذیر [1] بر اساس بازتاب نور سفید (WLR) استاندارد مراقبت برای تشخیص سرطان و نظارت بر پیش سرطان در اندام‌های داخلی است [2]. با این حال، یک چالش بالینی در تشخیص ضایعات پیش بدخیم و تغییرات اولیه نئوپلاستیک نهفته است. تکیه بر معیارهای تشخیصی بصری ذهنی (یعنی جزئیات ساختاری و مورفولوژیکی بافت) منجر به دقت تشخیصی ضعیف به دلیل فقدان تغییرات مورفولوژیکی آشکار مرتبط با دگرگونی نئوپلاستیک اولیه، حتی در دستان آندوسکوپیست های مجرب می شود [3]. تصویربرداری اتوفلورسانس (AFI) [4-6] و تصویربرداری باند باریک (NBI) [6، 7] برای بهبود تشخیص سرطان با مشاهده فلوروفورهای درون زا در بافت و افزایش کنتراست تصویر ریز عروقی بافت ایجاد شده‌اند، اما این میدان وسیع است. روش‌های تصویربرداری هنوز از ویژگی‌های تشخیصی متوسطی به دلیل وابستگی بین مشاهده‌گر و عدم توانایی آشکارسازی اطلاعات بیومولکولی خاص در مورد بافت رنج می‌برند. توسعه فن‌آوری‌های نوری پیشرفته کم‌تهاجمی یا غیرتهاجمی مبتنی بر امضاهای زیست مولکولی ذاتی سلول‌ها و بافت‌ها، سنگ بنای تشخیص آندوسکوپی است. نمونه‌برداری‌های نوری هدفمند برای کاوش بافت پرخطر در محل می‌تواند تا حد زیادی خطاهای نمونه‌برداری تصادفی بیوپسی و همچنین هزینه‌های مراقبت‌های بهداشتی و بار بیماران را کاهش دهد.

طیف‌سنجی رامان یک تکنیک ارتعاشی نوری منحصر به فرد است که قادر به بررسی ساختارهای مولکولی خاص و ترکیبات بافتی است و فرصت‌های جدیدی برای تشخیص زودهنگام پیش سرطان و سرطان در انسان ایجاد می‌کند. فیزیکدان هندی سر چاندراساخارا ونکاتا رامان (1888-1970) با الهام از رنگ آبی عمیق دریای مدیترانه در طول سفر دریایی به اروپا در سال 1921 و کشف اثر کامپتون [8] (جایزه نوبل 1927)، "رامان" را کشف کرد. اثر» (1928) [9]، و متعاقباً جایزه نوبل فیزیک را در سال 1930 دریافت کرد. هنگامی که فوتون های فرودی باعث تغییر قطبش در یک مولکول می شوند، بخش کوچکی از فوتون های فرودی (~1 در 10 [8]) پراکنده می شوند. تغییر در فرکانس [10]. انرژی جذب شده مربوط به حالت‌های ارتعاشی فعال رامان مولکول‌ها است، و نور پراکنده شده، اثرانگشت (FP) منحصربه‌فردی از مولکول‌ها را در نمونه‌ها حمل می‌کند. با استفاده از لیزرهای مادون قرمز نزدیک (NIR) به عنوان منابع نور تحریک، طیف‌سنجی رامان NIR دارای مزایای قابل توجهی در کاربردهای زیست پزشکی است، زیرا آب در محدوده طول موج کاری NIR جذب بسیار پایینی دارد و بافت‌ها اتوفلورسانس (AF) بسیار کمتری نسبت به استفاده کوتاه‌تر نشان می‌دهند. تحریک نور مرئی [11]. جذب آب کمتر به دلیل نفوذ عمیق نور به بافت، تشخیص اجزای بافت را آسان می کند. مطالعات اولیه به طور گسترده از طیف‌سنجی تبدیل فوریه رامان تحت تحریک NIR برای توصیف نمونه‌های بافتی مختلف، مانند بافت‌های زنان [12]، مغزها [13، 14]، شریان‌ها [15، 16]، پوست [17-20] بافت دهان [21] استفاده کرده‌اند. ] و غیره. با این حال، زمان‌های طولانی اکتساب (حداکثر 10-35 دقیقه)، و تنظیمات نوری حجیم طراحی‌های اولیه سیستم رامان، موانعی برای تشخیص پزشکی معمول در داخل بدن بودند. پیشرفت‌های فنی اخیر در لیزرهای دیود فشرده NIR، طیف‌نگارهای تصویربرداری رامان با کارایی بالا با گریتینگ‌های هولوگرافی، دوربین دستگاه همراه با شارژ عمیق (CCD)، فیلترهای بریدگی/فیلترهای رامان با لبه‌های تیز و طرح‌های مینیاتوری پروب رامان فیبر نوری کسب سریع طیف های رامان بافت NIR در محیط های بالینی را مجاز کرده اند [22-24]. شواهد انباشته‌ای از طیف‌سنجی رامان NIR برای شناسایی و تشخیص بافت در تعدادی از مکان‌های اندام (مانند پوست [25-28]، پستان [29-31]، حفره دهان [32]، حنجره/نازوفارنکس [33-36] گزارش شده است. ]، مری و معده [37-41]، کولون [37، 42]، ریه [11، 43، 44]، مثانه [45-51]، پروستات [37، 49، 52]، دهانه رحم [53، 54]، مغز [48، 55-58]، استخوان [59، 60]، شریان [61، 62] و غیره). با تشویق نتایج امیدوارکننده مطالعات ex vivo Raman و همچنین آخرین پیشرفت در فن‌آوری‌های NIR Raman، پیشرفت قابل توجهی در ترجمه طیف‌سنجی NIR Raman به کاربردهای آندوسکوپی in vivo در زمان واقعی حاصل شده است. در حال حاضر، شواهد رو به رشد قابل توجهی وجود دارد که نشان می دهد طیف سنجی رامان فیبر نوری دارای قابلیت تشخیص سریع و مشخص کردن بافت ها در داخل بدن، به روشی بدون برچسب و غیر مخرب است. این مقاله ابزار دقیق رامان بالینی پیشرفته، پیشرفت‌ها در پروب‌های آندوسکوپی رامان فیبر نوری، پیش پردازش طیفی، استخراج ویژگی‌های پیشرفته و الگوریتم‌های طبقه‌بندی مورد استفاده در طیف رامان برای تشخیص زودهنگام بیماری را بررسی می‌کند. دو دهه گذشته کار آندوسکوپی رامان خلاصه می‌شود، پیشرفت‌های اخیر در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در طیف‌سنجی رامان زیست‌پزشکی برجسته می‌شود، و یافته‌های زیست‌پزشکی از آخرین مطالعات بالینی in vivo نیز برای نشان دادن پتانسیل بزرگ مورد تاکید قرار می‌گیرد. 

کارگاه بین المللی فرصت های شغلی

فوتونیک بخش به شدت در حال رشد اقتصاد و یک حوزه تحقیقاتی عمده در اروپا است. در تورینگن و به طور خاص در ینا، مکان علمی و صنعتی توسط دانشگاه ها، موسسات تحقیقاتی و شرکت ها در زمینه اپتیک و فوتونیک شکل گرفته است. در حالی که تعداد فارغ التحصیلان زن جوان و آموزش دیده زیاد است، زنانی که جایگاه پیشرو در دانشگاه و صنعت فناوری پیشرفته دارند هنوز کمتر حضور دارند.

کارگاه "زنان در فوتونیک" با هدف ایجاد ارتباط بین دانشمندان زن ممتاز در ابتدای کار خود با متخصصان فوتونیک که موقعیت‌های پیشرو در موسسات و شرکت‌های تحقیقاتی دارند.

تمرکز کارگاه امسال بر روی موارد زیر خواهد بود:

بیوفوتونیک مانند طیف سنجی ارتعاشی، فلورسانس، OCT، PAT و غیره.

علم داده فوتونیک، یادگیری ماشین، هوش مصنوعی

این کارگاه به دانشجویان پسادکتری و دکتری زن مشغول به کار در این زمینه های تحقیقاتی می پردازد که می خواهند کار خود را ارائه دهند و شبکه های جدیدی ایجاد کنند. شرکت کنندگان این فرصت را خواهند داشت تا با دانشمندان با تجربه از دانشگاه و صنعت تبادل نظر کنند و به طور مشترک استراتژی هایی را برای یک حرفه حرفه ای موفق توسعه دهند.

فوتونیک غیرخطی و کوانتومی در سیستم های موجبر

فوتونیک غیرخطی و کوانتومی در سیستم های موجبر

اپتیک غیرخطی مبتنی بر تراشه و فیبر، فرآیندهای اختلاط فرکانس، دینامیک غیرخطی، تولید ابرپیوسته • مواد جدید برای بهره نوری و تبدیل فرکانس • ذخیره سازی نوری و حافظه های کوانتومی • اپتیک کوانتومی در حفره ها • تولید و کنترل درهم تنیدگی و حالت های غیر کلاسیک نور • تصویربرداری کوانتومی و اندازه‌شناسی کوانتومی • پدیده‌های فوق سریع، اندازه‌گیری‌های فوق سریع • شانه‌های فرکانس و ساعت‌های نوری • اپتیک غیرخطی تک فوتونی • پردازش داده‌های نوری • محاسبات و ارتباطات کوانتومی • تشدیدگرهای نوری و برنامه‌های کاربردی یکپارچه • رامان و بریلوین پراکندگی و کاربردهای یکپارچه و دستگاه‌ها و سیستم‌های مبتنی بر فیبر • کاربردهای هوش مصنوعی در فوتونیک غیرخطی • یادگیری ماشینی در سیستم‌های یکپارچه و/یا مبتنی بر فیبر