Usando el machine learning y un chip fotónico integrado, investigadores del INRS (Canadá) y la Universidad de Sus (Reino Unido)  han logrado personalizar las propiedades de las fuentes de luz de banda ancha. También conocidas como “supercontinuum”, estas fuentes de luz son el núcleo para el desarrollo de nuevas tecnologías ópticas y fotónicas y gracias al nuevo enfoque utilizado en esta investigación internacional se va a obtener más información sobre los aspectos fundamentales de las interacciones entre luz-material y la óptica lineal ultrarrápida.

Los sistemas ópticos modernos dependen cada vez más de procesos físicos complejos que requiere de un control accesible para cumplir con las características de rendimiento requeridas. En particular, las fuentes de luz avanzadas, utilizadas, por ejemplo, para imágenes y metrología, se basan en dinámicas ópticas no lineales cuyas propiedades de salida a menudo deben coincidir con los requisitos marcados por la aplicación. Sin embargo, en estos sistemas, las disponibilidad de parámetros de control y los medios para ajustarlos de una manera versátil son generalmente limitados.

En los últimos años, el desarrollo de fuente de láser con la capacidad de producir pulsos de alta intensidad ultracortos, que llevó a la concesión del premio Nobel de Física en 2018, junto con el desarrollo de nuevas formas de confinar espacialmente y guiar la propagación de la luz (fibra óptica y guías de onda) dieron lugar a arquitecturas ópticas con gran capacidad de poder. Con estos nuevos sistemas surge una gran variedad de posibilidades, como la generación de fuentes de luz de banda ancha o “supercontinuum”, es decir, el espectro de la luz extendido a través de una intensa interacción luz-materia. En el laboratorio del profesor Roberto Morandotti en el INRS, los investigadores pudieron crear y manipular pulsos intensos ultracortos, que se utilizan para generar un espectro óptico de banda ancha. El trabajo se publicó en la revista Nature Comunications el 20 de Noviembre de 2018.

Estos sistemas ópticos tan potentes y complejos, así como sus procesos asociados, forman actualmente los bloques de construcción de una extensas aplicaciones que abarcan desde la ciencia láser y la metrología, hasta la detección avanzada y las técnicas de imagen biomédica. Para seguir empujando los límites de estas tecnologías, se necesita una mayor capacidad de adaptación de las propiedades de la luz. Con este trabajo, se presenta una solución práctica y escalable para este problema.

El Dr. Benjamin Wetzel (Universidad de Sus), investigador principal del estudio dirigido por el Prof. Roberto Morandotti (INRS) y el Prof. Marco Peccianti (Universidad de Sus), demostró que diversos patrones de pulsos ópticos de femtosegundos se pueden preparar y manipular juciosamente. “Hemos aprovechado la ventaja de la compacidad, estabilidad y la resolución sub-nanométrica que ofrecen las estructuras fotónicas integradas para generar racimos reconfigurables de pulsos ópticos ultracortos” explica el Dr Wetzel. “El escalamiento exponencial del parámetro espacio obtenido sirve para más de 1036 configuraciones de diferentes patrones de pulso alcanzables”, concluye Wetzel.

Con un número tan grande de combinaciones para conseguir un sistema óptico conocido por su alta sensibilidad en las condiciones iniciales, los investigadores han recurrido al machine learning para explorar el resultado de la manipulación de la luz. En particular, han demostrado que el control y la personalización de la luz de salida es de hecho eficiente, cuando conjuntamente se usa su sistema y un algoritmo adecuado para explorar la multitud de patrones de pulsos de luz disponibles usados para personalizar dinámicas físicas complejas.

Estos resultados van a impactar de formas significativa, ya que una gran parte de los sistemas ópticos actuales dependen de los mismos efectos físicos y no lineales como los que encontramos en la generación de “supercontinuum”. Por lo tanto, se espera que este trabajo sirva como incio para el desarrollo de otros sistemas ópticos inteligentes a través de técnicas de optimización automática, incluido el control de los peines de frecuencia óptica (Nobel 2005) para aplicaciones de metrología, láseres autoajustables, procesamiento de pulsos y amplificación ( Nobel 2018), así como la implementación de enfoques más fundamentales del machine learning, como los sistemas de redes neuronales fotónicas.

Imagen de portada: Un pulso ultracorto se envía a una fibra óptica y produce nuevos componentes de frecuencia a través de intensas interacciones entre la luz y la materia. La ampliación espectral progresiva del pulso de luz inicial que ocurre durante la propagación, conduce finalmente a la formación del llamado supercontinuum. En este ejemplo, esto corresponde a una fuente de «luz blanca» que, de manera similar a un arco iris, está compuesta por todos los colores que se ven en la región visible del espectro electromagnético. Créditos: Benjamin Wetzel