随着科学技术的迅猛发展，飞秒激光技术在超快科学、精密制造以及极端强场物理研究等领域扮演着越来越重要的角色。然而，如何确保飞秒激光的指向稳定性成为了制约其应用效果的一大挑战。近期，中国科学院上海光学精密机械研究所（以下简称“上海光机所”）在全国重点实验室的支持下，在基于人工智能算法实现飞秒激光指向抖动控制领域取得了关键性突破。
飞秒激光指向稳定性的核心意义
飞秒激光以其极短的脉冲宽度和极高的峰值功率被广泛应用于科学研究与工业制造中。但在实际操作过程中，环境振动、热漂移、空气扰动等因素会导致激光输出的指向发生微小但不可忽视的偏移。这种指向抖动不仅影响实验结果的准确性，还可能降低加工精度，特别是在高精度要求的微纳制造领域。因此，提高飞秒激光的指向稳定性对于推动相关领域的进一步发展至关重要。
创新技术突破传统局限
上海光机所在此次研究中，针对空芯光纤（Hollow-Core Fiber, HCF）等非线性系统中存在的复杂问题，创新性地引入了深度学习中的长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）模型。通过构建三层结构的时序学习反馈系统，实现了对环境扰动、系统非线性和多源耦合反馈的高效处理。实验结果显示，在未校正状态下，HCF输出端激光指向在水平方向和竖直方向的RMS抖动分别为4.04和4.64 µrad；而在采用实时采集并进行反馈控制后，指向抖动被有效抑制至0.869和0.903 µrad，大大提升了系统的稳定性。
未来展望与深远影响
此次研究成果不仅为解决非线性光学系统中飞秒激光指向稳定性提供了新思路，同时也展示了机器学习在非线性光学系统反馈控制中的巨大潜力。这一进展意味着未来可以开发出更加智能化、高带宽、自适应的超快激光系统，这对于提升我国在超快科学与精密制造领域的国际竞争力具有重要意义。
此外，该工作得到了国家自然科学基金、国家重点研发计划和基础研究特区计划的支持，体现了国家层面对此领域研究的高度重视。随着相关技术的不断成熟与推广，相信将在更多高科技领域发挥重要作用，促进科技成果向现实生产力转化，为经济社会发展贡献力量。
上海光机所在飞秒激光指向稳定性方面的这一重要突破，标志着我国在利用人工智能改进传统激光技术方面迈出了坚实的一步，也为全球科研界提供了一个成功的案例。未来，我们期待看到更多基于此类先进技术的应用出现，共同推动科技的进步与发展。
