光现象资源箱 型号：QWG1208   实验清单： 光在空气中直线传播实验 面镜成像观察实验         透镜成像观察实验 影子观察实验

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原理介绍： 光在与微粒的相互作用中，会将自身携带的动量传递给微粒，对微粒施加力的作用。在光镊中，处在激光中的粒子所受的力有两种：一部分是电磁场分布不均匀导致的梯度力，梯度力将微粒吸引向光阱的中心；一部分是光子与粒子相互作用导致的散射。针对不同大小的粒子，大致可以分为三类： 一、微粒的尺度远大于激光波长，可以采用几何光学近似模型，光线在微粒经过折射反射，将动量传递至微粒上； 二、微粒尺度跟激光波长相近，这种情况下可以通过电磁场麦克斯韦方程组求解； 三、微粒尺度远小于激光波长，微粒在光场中被激发为偶极子，受到偶极子与强聚焦光场的相互作用力； 相关内容： 动手调节光路，利用光镊捕捉并操控小球； 基于空间光调制器的光镊系统，通过研究不同算法从而得到加载在空间光调制器上的全息图、更加深入地研究特殊模式光束在光学微操纵中的应用、拓展光镊与其他学科交叉的应用前景以及对光场偏振态、相位、振幅的联合调制等等。 应用领域： 作为非侵入型的力学操控系统，光镊可以应用于细胞生物学、气溶胶科学、物理化学等交叉学科的基础研究，包括细胞微环境的改变、形变拉伸、微粒力学参数的测量等等。将全息光镊与图像识别结合，可以做到自动捕获粒子和分拣， 将全息光镊与光学显微镜相结合，可以量化细胞、分子的动力学特性，在细胞生物学中有巨大的研究空间； 方案介绍： 光路图：   上图为本方案全息光镊装置的光路示意图。首先激光经过扩束后，直径与空间光调制器有效区域的短边直径相等，扩束后的激光依次通过线偏振片、半波片和非偏振分光棱镜。用半波片旋转线偏光角度，使之工作在相位模式下，空间光调制器的入射角控制在在 5°以内。 经过空间光调制器反射的光经过由两个傅里叶透镜组成的缩束系统，该系统能改变光斑尺寸确保光束直径与显微物镜的入瞳直径匹配。对于外围光强较弱的高斯光束，利用此缩束系统将激光直径稍大于显微物镜入瞳直径。 经过缩束系统的激光经过 45°直角反射镜，二向色镜将激光透射进入显微物镜，同时让照明光源透过，从而使 CMOS 相机采集到样品像。空间光调制器位于第一个傅里叶透镜的焦距处，全息图与物镜入瞳是共轭像面，所以全息图经过显微物镜做傅里叶变换后在显微物镜焦平面即样品面上再现期望的光场分布。   特点： 此方案采用的开普勒式缩束系统透镜间的焦平面与样品面是共轭的，在透镜焦平面加入高通滤波器或在空间光调制器上叠加闪耀光栅后，后续光学元件按照一级像排列，从而移去零级光的影响。 加载全息图后 X-Y 位置可实时调整，快速叠加不同焦距菲涅尔相位图、闪耀光栅相位图等； 空间光调制器可供多种语言调用（labview、C、Python 等）；可编程实现不同数目、不同排列的光阱阵列；   配置标准：   序号 配置 规格 序号 配置 规格 1 激光光源 637nm 激光最大功率1w 4 显微物镜 PLN100× 油浸   NA 1.25 2 空间光调制器 1920*1080   2π 5 照明光源 波长470nm 功率760mw 3 CMOS相机 1280*1024 60FPS 6 相机筒镜 f=200mm 等系列其他配置

随着人工智能、大数据、物联网、区块链等新一代信息技术兴起，数据量呈现爆炸式增长，传统计算系统的算力难以满足海量数据的计算需求。与此同时，摩尔定律逐渐放缓，单纯依靠提高集成度、缩小晶体管尺寸来提升芯片及系统性能的路径正面临技术极限，通过引入忆阻器新器件、模拟计算新范式、存算一体新架构，将拓展出全新的高性能人工智能芯片与系统，实现计算能力的飞跃。 目前被广泛使用的经典冯·诺依曼计算架构下数据存储与处理是分离的，存储器与处理器之间通过数据总线进行数据传输，在面向大数据分析等应用场景中，这种计算架构已成为高性能低功耗计算系统的主要瓶颈之一：数据总线的有限带宽严重制约了处理器的性能与效率，且存储器与处理器之间存在严重性能不匹配问题。忆阻器存算一体系统把传统以计算为中心的架构转变为以数据为中心的架构，其直接利用阻变器件进行数据存储与处理，通过将器件组织成为交叉阵列形式，实现存算一体的矩阵向量乘计算。忆阻器存算一体系统可以避免数据在存储和计算中反复搬移带来的时间和能量开销，消除了传统计算系统中的“存储墙”与“功耗墙”问题，可以高效、并行的完成基础的矩阵向量乘计算，未来极有潜力成为支撑人工智能等新兴应用的核心技术。 清华大学吴华强教授团队实现了材料与器件、电路设计、架构和算法的软硬件协同等多方面原始创新，解决了系统精度损失等被广泛关注的难题： 材料与器件创新。科研团队选择了电学特性稳定的二氧化铪作为忆阻层核心材料，提出了通过插入少量氧化铝层来固定离子分布、抑制晶粒间界形成的新理论，提出了引入热增强层的新原理器件结构，成功抑制了忆阻器非理想特性的产生。 电路设计创新。开发了一套忆阻器与晶体管的混合电路设计方法，提出“差分电阻”设计思想，采取源线电流镜限流设计，抑制了忆阻器电路中可能产生的各种计算误差。 算法创新。提出了混合训练算法，仅用小数据量训练神经网络并只更新最后一层网络的权重，即可将存算一体硬件系统的计算精度达到与软件理论值相同的水平。 “技术链”创新。从“单点技术突破”拓展到“技术链突破”，开发了针对忆阻器存算一体芯片的电子设计自动化（EDA）工具，打通了从电路模块设计到系统综合再到芯片验证的设计全流程。 上述理论和方法发表于《自然》《自然·纳米技术》《自然·通讯》等国际顶级期刊，以及被誉为“集成电路奥林匹克”的“国际固态电路大会”等顶级学术会议。研究成果被“国际半导体技术路线图”和30多部综述文章长篇幅引用。团队已在该研究方向申请国内外专利72项，其中30项已获得授权，知识产权完全自主可控。 团队已研制出全球首款忆阻器存算一体芯片和系统，集成了8个忆阻器阵列和完整的外围控制电路，以更小的功耗和更低的硬件成本大幅提升了计算设备的算力。全系统的计算能效比当前主流的人工智能计算平台——图形处理器（GPU）高两个数量级。团队还设计了一款基于130nm工艺研制的完整忆阻器存算一体芯片，在MNIST数据集上计算速度已超过市面上28nm工艺的四核CPU产品近20倍，能效有近千倍的优势。

项目成果/简介:随着人工智能、大数据、物联网、区块链等新一代信息技术兴起，数据量呈现爆炸式增长，传统计算系统的算力难以满足海量数据的计算需求。与此同时，摩尔定律逐渐放缓，单纯依靠提高集成度、缩小晶体管尺寸来提升芯片及系统性能的路径正面临技术极限，通过引入忆阻器新器件、模拟计算新范式、存算一体新架构，将拓展出全新的高性能人工智能芯片与系统，实现计算能力的飞跃。