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论文基本信息：

标题：
Deep learning-enabled ultra-broadband terahertz high-dimensional photodetector
作者：
Zong-Kun Zhang（北京大学电子学院）；
Teng Zhang（上海理工大学太赫兹技术创新研究院）；
Zong-Peng Zhang（北京大学公共卫生学院生物统计学系）；
Ming-Zhe Chong（北京大学电子学院）；
Mingqing Xiao（北京大学智能科学与技术学院）；
Pu Peng（北京大学物理学院）；
Peijie Feng（北京大学电子学院）；
Haonan Sun（北京大学物理学院）；
Zhipeng Zheng（北京大学物理学院）；
通讯作者 臧小飞（上海理工大学太赫兹技术创新研究院）；
通讯作者 方哲宇（北京大学物理学院）；
通讯作者 夏明耀（北京大学电子学院）
发表时间：
2025年8月30日（其中2025年3月24日投稿，2025年8月12日接收）
发表期刊：
Nature Communications（JCR-Q1, IF=15.7)

论文重要图文：

摘要：捕获多维光学信息在现代光学中不可或缺。然而，现有光电探测器最多只能探测波长或偏振在几个特定值预定义的光场。在单个器件中集成包括强度、偏振和波长在内的宽带高维连续光探测仍面临巨大挑战。在此，我们提出一种超构表面介导的高维探测器，通过色散驱动的轨道角动量（OAM）倍增，将偏振和光谱响应投射到轨道角动量（OAM）域。通过解耦频率控制的透射相位响应和偏振控制的几何相位响应，光谱和偏振信息被编码为独特的极化激元涡旋图案，可通过机器学习技术准确破译。最终，我们的神经网络辅助超构器件实现了强度-偏振-频率三维连续参数空间的完整表征，从而能够准确探测0.3-1.1太赫兹范围内任意混合偏振态的光，总误差<5.1%。我们的技术还展示了作为轨道角动量介导的信息加密的应用潜力，为下一代高维光电探测器和信息安全提供了动力。

图1 | 智能高维光电探测器的设计原理。a 多维探测器的基本机制。特殊设计的超构狭缝阵列在不同偏振和波长下的宽光谱范围内产生独特的极化激元涡旋。由于生成的轨道角动量（OAM）光束的拓扑荷和模式纯度分别依赖于入射波长和偏振态，这些轨道角动量光束的干涉在不同入射条件下产生多样的等离子体分布，从而实现多维信息的区分。b 通过深度残差神经网络对超构表面生成的等离子体图案趋势进行训练，实现0.3-1.1太赫兹频率范围内强度-偏振-频率三维连续参数空间的有效识别，精度达25吉赫兹。

图2 | 具有高维识别能力的超构表面设计。a 超构表面介导的干涉型光电探测器示意图。b 不同频率下左旋圆偏振（LCP）和右旋圆偏振（RCP）入射时生成的轨道角动量拓扑荷理论结果，两条线的斜率均为-m/f0。c 结构参数m=1、f0=0.3太赫兹时不同照明条件下的模拟等离子体场分布（Ez分量的实部）和d 相应的模式纯度。轨道角动量模式纯度表现出高纯度（≈1.0）。e 三个不同频率下，四分之一波片（QWP）角度变化时两个生成的轨道角动量光束|Ml-1|、|Ml+1|的归一化振幅及其相位差角（Ml-1–Ml+1），其中l-1阶和l+1阶涡旋理论上是轨道角动量谱中的两个主要模式。四分之一波片角度从-90°以22.5°增量变化至90°，使偏振态从y线偏振变为右旋椭圆偏振，再回到y线偏振，最终过渡到左旋椭圆偏振。不同频率下的轨道角动量系数变化趋势基本一致。

图3 | 三波段不同偏振态的高维探测结果。a 不同偏振态和频率下模拟与实验结果计算的斯托克斯参数。b 不同入射频率和偏振态下的模拟等离子体电场强度分布，其对应的偏振态与（a）中所示相同。c 实验测量的表面等离激元极化激元（SPP）强度分布，测量范围为1.5×1.5毫米。d 不同偏振态和频率入射下提取的轨道角动量模式纯度，这是频率识别的关键依据之一。纵坐标表示七种测试偏振态。

图4 | 基于深度学习技术的智能偏振光谱探测器实现。a 特定入射条件下测量的相位和强度分布演示。b 用于高维探测的神经网络架构，以超构表面生成的强度图案作为网络输入，输出层是指示斯托克斯参数和波长信息的向量。c 测试集上神经网络对波长（左图）和偏振信息（右图）的预测结果（来自模拟）。左矩阵对角线上的数字表示精确识别的样本数，非对角线上的数字表示错误预测数。不同偏振态在庞加莱球上表示（第二个插图），为清晰起见，将ResNet预测的偏振结果投影到S1–S2和S2–S3平面。不同颜色表示0.3-1.1太赫兹中选定的入射频率。d 基于真实实验室数据测试集的预测结果。我们的模型在实验测试中能准确预测波长（左图）和偏振信息（右三图）。

图5 | 基于设计超构表面的信息加密实验演示。a 设计超构表面实现的入射态（斯托克斯参数和波长）与轨道角动量谱的一一映射。b 几个不同入射态下的轨道角动量谱，本示例选择0阶（蓝色）和2阶（红色）轨道角动量模式进行信息编码。c 通过选择具有两个（0阶和-2阶）合适轨道角动量模式强度的入射态，将北京的经纬度坐标信息（116.2°E，39.6°N）分别编码为两组入射态（输入态1、输入态2）。d 当获得正确密钥（超构表面、0阶和-2阶模式）时，接收者通过分析两组入射态下超构表面生成的轨道角动量模式强度，可解密北京的经度（116.2°E）和纬度（39.6°N）信息。字母“E”和“N”通过-2阶轨道角动量模式强度在方形区域的空间排列显示，数字“116.2”和“39.6”通过每行2阶轨道角动量模式强度的二进制编码（大于0.4的值记为“1”，小于0.4的值记为“0”）解码，其中最高位（最左位）定义为小数点。

论文快览：

解决的问题：
光场多维信息（强度、偏振、波长）的同步检测是光学计算、生物医学成像等领域的核心需求，但其集成化面临固有挑战：传统探测器受限于二维参数测量（如偏振-强度或波长-强度），多探测器协同方案则因体积庞大、效率低下难以实用。现有超表面虽尝试高维集成，却依赖离散映射（如固定波长/偏振聚焦），无法覆盖连续3D参数空间，尤其缺乏对任意偏振态和宽频段的动态响应机制，导致全斯托克斯球与连续光谱的协同检测成为未突破的瓶颈，制约了高维光场集成检测的实用化。
提出的方法：
设计基于色散驱动轨道角动量（OAM）乘法机制的太赫兹超表面探测器，通过石英基底上的螺旋纳米缝隙阵列实现频率-偏振解耦调控。纳米缝隙沿阿基米德螺旋排列（初始半径ρ0，旋转因子n0=1），利用传播相位编码光谱信息（0.3-1.1 THz），几何相位编码偏振态，生成拓扑荷与波长线性相关的偏振涡旋图案。采用改进ResNet-50神经网络，以涡旋强度分布为输入，输出斯托克斯参数与波长，通过混合仿真与实验数据训练，损失函数含斯托克斯参数MSE与频率误差项，优化纳米结构几何参数以抑制辐射损耗。
实现的效果：
0.3-1.1 THz频段内实现强度-偏振-频率3D连续参数检测，总误差<5.1%；频率预测精度≤25 GHz，偏振平均误差2.8%，波长分辨率较传统超表面提升2个量级。加密实验中，通过OAM模式编码北京坐标（116.2°E，39.6°N），非法解码误码率接近50%，验证物理层安全传输能力；动态响应延迟低至10⁻¹¹ s，较数字处理快三个量级，满足实时检测需求。
创新点分析：
首次将色散与几何相位解耦调控引入超表面，通过OAM拓扑荷连续映射突破离散参数限制，实现全斯托克斯球与宽频段的协同检测。深度学习与超表面物理编码的融合，避免了传统算法对分立光学元件的依赖，将检测维度从二维扩展至三维连续空间。提出的“物理层编码-神经网络解码”范式，不仅为超宽带高维光场检测提供微型化方案，其基于OAM模式的加密应用更验证了从探测器到信息安全的跨领域价值，推动超表面从静态调控向动态智能感知跨越。

• Zhang, ZK., Zhang, T., Zhang, ZP. et al. Deep learning-enabled ultra-broadband terahertz high-dimensional photodetector. Nat Commun 16, 8133 (2025). https://doi.org/10.1038/s41467-025-63364-8

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