Spectro-temporal shaping of broadband optical wavepackets via programmable on-chip photonics

प्रकाश केवल एक ऐसी किरण नहीं है जो किसी कमरे को रोशन करती है या किसी रास्ते को आलोकित करती है; यह एक जटिल तरंग है जो अपने रंग, अपने समय और अपने आकार में सूचना वहन करती है। दशकों से, वैज्ञानिकों ने इन गुणों को नियंत्रित करना सीखा है, लेकिन रंगों की एक विस्तृत श्रृंखला और समय के पैमानों पर अत्यधिक सटीकता के साथ ऐसा करना एक कठिन चुनौती रही है। कल्पना कीजिए कि आप पानी की एक ऐसी लहर को तराशने की कोशिश कर रहे हैं जो एक साथ अपनी ऊंचाई, गति और रंग बदल रही है, और यह सब करते हुए पूरी संरचना को बरकरार रखना चाहती है। प्रकाशिकी (ऑप्टिक्स) की दुनिया में, यह उन्नत तकनीकों के लिए आवश्यक है जैसे कि शरीर को बिना काटे उसके भीतर देखना, प्रकाश की गति से डेटा प्रोसेस करना, या सूचनाओं की विशाल मात्रा का संचार करना। समस्या यह है कि प्रकाश को आकार देने के लिए उपयोग किए जाने वाले उपकरण पारंपरिक रूप से बड़े, कठोर और समायोजित करने में कठिन होते थे। वे भारी, स्थिर मूर्तियों की तरह हैं जिन्हें एक बार बनाने के बाद आसानी से नया आकार नहीं दिया जा सकता।

शोधकर्ताओं के एक दल ने अब इस कठोरता को तोड़ने का एक तरीका विकसित किया है। उन्होंने एक ऐसा सिस्टम बनाया है जो प्रकाश के एक व्यापक, अराजक विस्फोट को ले सकता है और उसे मांग के अनुसार एक अत्यधिक विशिष्ट, कस्टम पैटर्न में ढाल सकता है। एक छोटे, प्रोग्राम करने योग्य कंप्यूटर चिप को एक स्मार्ट लर्निंग सिस्टम के साथ जोड़कर, उन्होंने प्रकाश को रंगों और समय के अंतराल की एक विशाल सीमा में नियंत्रित करने की क्षमता प्रदर्शित की। यह उपलब्धि वैज्ञानिकों को ऐसे जटिल प्रकाश पैटर्न उत्पन्न करने की अनुमति देती है जिन्हें पहले विश्वसनीय रूप से बनाना असंभव था, जिससे इमेजिंग, कंप्यूटिंग और सेंसिंग के लिए अधिक बहुमुखी उपकरणों के द्वार खुल गए हैं।

इस प्रकाश की यात्रा एक मानक लेजर से शुरू होती है जो अविश्वसनीय रूप से छोटे पल्स उत्सर्जित करता है, जो एक ट्रिलियनवें सेकंड के एक अंश तक चलते हैं। इन पल्स को कांच से बनी एक छोटी चिप में भेजा जाता है, जो प्रकाश के लिए एक परिष्कृत ट्रैफिक कंट्रोलर के रूप में कार्य करती है। इस चिप के भीतर, प्रकाश को सटीक तरीकों से विभाजित और विलंबित किया जाता है, जिससे एक विशिष्ट समय और तीव्रता के साथ पल्स की एक श्रृंखला बनाई जाती है। इस आकार वाले प्रकाश के प्रवाह को फिर प्रवर्धित (एम्प्लीफाई) किया जाता है और एक विशेष फाइबर ऑप्टिक केबल में भेजा जाता है जो प्रकाश की तीव्रता के प्रति अत्यधिक संवेदनशील है। जैसे ही प्रकाश इस केबल के माध्यम से यात्रा करता है, यह एक नाटकीय परिवर्तन से गुजरता है। फाइबर के भीतर तीव्र संपर्क के कारण प्रकाश एक सुपर-ब्रॉड स्पेक्ट्रम में फैल जाता है, जो 400 नैनोमीटर तक फैले रंगों की एक श्रेणी को कवर करता है। 'सुपरकॉन्टिन्यूम जनरेशन' के रूप में जानी जाने वाली यह प्रक्रिया, एक एकल-रंगी लेजर को प्रकाश के इंद्रधनुष में बदल देती है, लेकिन अब तक, इस इंद्रधनुष के सटीक आकार और समय को नियंत्रित करना कठिन था।

शोधकर्ता इस प्रक्रिया में महारत हासिल करना चाहते थे, ताकि वे यह तय कर सकें कि समय और रंग में ऊर्जा ठीक कहाँ दिखाई देगी। इसके लिए, उन्होंने एक ऐसा प्रायोगिक सेटअप बनाया जो वास्तविक समय में प्रकाश के गुणों को माप सकता था और फिर परिणाम को बेहतर बनाने के लिए चिप को समायोजित कर सकता था। उन्होंने एक ऐसी तकनीक का उपयोग किया जिसमें आउटपुट लाइट को एक दूसरे लेजर के साथ मिलाया जाता है ताकि एक विस्तृत मानचित्र, या स्पेक्ट्रोग्राम बनाया जा सके, जो दिखाता है कि प्रकाश कैसे वितरित है। इस मानचित्र ने प्रकाश की तरंग की जटिल संरचना को प्रकट किया। हालाँकि, केवल प्रकाश को मापना पर्याप्त नहीं था; चिप की सेटिंग्स और प्रकाश के अंतिम आकार के बीच का संबंध इतना जटिल था कि इसे मानक गणित से हल नहीं किया जा सकता था। सिस्टम एक 'ब्लैक बॉक्स' की तरह था जहाँ एक नॉब घुमाने से आउटपुट अप्रत्याशित तरीके से बदल जाता था।

इस जटिलता से निपटने के लिए, टीम ने मशीन लर्निंग की ओर रुख किया, जो अनुभव से सीखने वाला कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) का एक प्रकार है। उन्होंने पहले एक कंप्यूटर मॉडल को प्रशिक्षित किया, जिसमें हजारों उदाहरण दिए गए कि कैसे अलग-अलग चिप सेटिंग्स ने अलग-अलग प्रकाश पैटर्न उत्पन्न किए। एक बार जब मॉडल ने सिस्टम के नियमों को सीख लिया, तो वह भौतिक प्रयोग चलाने की आवश्यकता के बिना, लगभग तुरंत एक सेटिंग के परिणाम की भविष्यवाणी कर सकता था। शोधकर्ताओं ने फिर इस मॉडल का उपयोग विशिष्ट पैटर्न बनाने के लिए सटीक सेटिंग्स खोजने हेतु किया। उन्होंने सिस्टम से दो अलग-अलग पल्स उत्पन्न करने के लिए कहा जो एक विशिष्ट समय के अंतराल पर हों, या चार पल्स जो एक ही क्षण में लेकिन अलग-अलग रंगों पर पहुँचें। अन्य मामलों में, उन्होंने एक ऐसा पैटर्न माँगा जहाँ पल्स का समय उनके रंग के आधार पर बदल जाए, जो एक जटिल व्यवस्था है जिसके लिए फाइबर की प्रकाश को फैलाने की प्राकृतिक प्रवृत्ति पर विजय पाना आवश्यक था।

परिणाम आश्चर्यजनक थे। सिस्टम ने उच्च सटीकता के साथ इन जटिल पैटर्न को सफलतापूर्वक उत्पन्न किया। उदाहरण के लिए, इसने एक विशिष्ट रंग पर चार पल्स की एक श्रृंखला बनाई, जो एक-दूसरे से 60 पिकोसेकंड की दूरी पर थे—एक ऐसा समय पैमाना जिसे ट्रिलियनवें सेकंड में मापा जाता है। इसने चार अलग-अलग रंगों को एक ही क्षण में पहुंचने के लिए सिंक्रोनाइज़ भी किया, जो उच्च-रिज़ॉल्यूशन इमेजिंग के कुछ प्रकारओं के लिए आवश्यक उपलब्धि है। शायद सबसे प्रभावशाली बात यह थी कि यह विभिन्न रंगों पर एक विशिष्ट विलंब (डिली) लागू कर सका, जिससे प्रकाश इस तरह व्यवहार करने लगा जो फाइबर के प्राकृतिक फैलाव (डिस्पर्शन) को चुनौती देता है। सिस्टम ने इन परिणामों को प्राप्त करने के लिए चिप सेटिंग्स को स्वायत्त रूप से समायोजित करके, वांछित लक्ष्य के करीब पहुँचने के लिए प्रत्येक प्रयास से सीखकर यह सफलता पाई।

इस प्रक्रिया को और भी तेज़ बनाने के लिए, शोधकर्ताओं ने भौतिक प्रयोग को कंप्यूटर मॉडल के साथ जोड़ा। रैंडम अनुमान लगाने के बजाय, जिसमें इसे परिष्कृत करने में घंटों लग सकते थे, उन्होंने प्रशिक्षित मॉडल का उपयोग सबसे आशाजनक शुरुआती बिंदुओं की एक सूची बनाने के लिए किया। इस "स्मार्ट स्टार्ट" ने भौतिक सिस्टम को अन्यथा लगने वाले समय के एक अंश में वांछित पैटर्न तक पहुँचने में सक्षम बनाया। एक परीक्षण में, एक पैटर्न जिसे पहले तीन घंटे के निरंतर समायोजन की आवश्यकता थी, उसे केवल मिनटों में प्राप्त कर लिया गया। सिस्टम इतना मजबूत साबित हुआ कि वह समय के साथ उपकरणों में होने वाले बदलावों को संभाल सके, और हफ्तों की अवधि में भौतिक सेटअप में मामूली बदलाव होने के बावजूद भी अपना प्रदर्शन बनाए रखा।

यह कार्य प्रदर्शित करता है कि प्रकाश को एक प्रोग्राम करने योग्य सामग्री के रूप में माना जा सकता है, जिसे जटिल, उपयोगकर्ता-निर्धारित रूपों में ढाला जा सकता है। प्रकाश के स्पेक्ट्रो-टेम्पोरल प्रोफाइल (इसके रंग और समय को एक साथ नियंत्रित करने) को नियंत्रित करने की क्षमता वैज्ञानिक उपकरणों के लिए लचीलेपन का एक नया स्तर प्रदान करती है। सटीक प्रकाश नियंत्रण पर निर्भर अनुप्रयोग, जैसे कि उन्नत चिकित्सा इमेजिंग, सामग्री प्रसंस्करण और क्वांटम सूचना, इस तकनीक से लाभान्वित हो सकते हैं। भारी, स्थिर ऑप्टिकल सिस्टम को एक कॉम्पैक्ट, प्रोग्राम करने योग्य चिप और एक स्मार्ट कंट्रोल एल्गोरिदम से बदलकर, शोधकर्ताओं ने अधिक अनुकूलन योग्य और कुशल फोटोनिक उपकरणों के लिए एक मार्ग प्रशस्त किया है। यह अध्ययन पुष्टि करता है कि एकीकृत फोटोनिक्स और मशीन लर्निंग के सही संयोजन के साथ, प्रकाश की जटिल गतिशीलता को वश में किया जा सकता है और विशिष्ट, कठिन कार्यों के लिए निर्देशित किया जा सकता है।