Мыльная пленка позволила пронаблюдать разветвленный поток света
Физики пронаблюдали разделение единого пучка света на множество сфокусированных компонент при распространении лазерного луча в мыльной пленке. Анализируя результаты опыта, ученые впервые интерпретировали это как явление разветвления потока, общее для всех видов волн, но ранее не подтверждавшееся в оптике. Исследование опубликовано в журнале Nature.
Разветвленные потоки могут возникать, когда некоторая волна распространяется в слабом потенциальном поле, величина которого беспорядочно меняется в пространстве, а длина корреляции (то есть характерное расстояние, в пределах которого разброс величины поля примерно одинаков) — превосходит длину волны. При таких условиях совокупность малых вариаций внешнего поля способна рассеивать исходный поток не плавно, а, напротив, превращать его в несколько более узких выраженных потоков. Те, в свою очередь, под воздействием такого же механизма способны расщепляться на еще более узкие пучки — возникает картина, напоминающая ветви дерева.
Считается, что такой эффект должен проявляться у волн любого типа. Ученые уже наблюдали его для электронов и микроволнового излучения, а также привлекали для описания океанических волн и явлений акустики. Несмотря на это, до недавнего времени разветвление потока не удавалось наблюдать в оптике — то есть для электромагнитных волн в окрестности видимого диапазона.
Анатолий Пацюк (Anatoly Patsyk) из Израильского технологического института и Мигель Бандрес (Miguel Bandres) из Университета Центральной Флориды вместе с коллегами впервые экспериментально обнаружили и исследовали разветвление потока для оптического излучения. При помощи оптического волокна физики направляли пучок лазера с длиной волны 532 нанометра (соответствует зеленому свету) на мыльную пленку — тонкий слой жидкости, который заключен между двумя слоями поверхностно-активных молекул.
Толщина мембраны беспорядочно варьировалась в пространстве (в ходе опыта — в диапазоне 50–550 нанометров, что сопоставимо с длиной волны) — это приводило к изменению эффективного показателя преломления среды, а вместе с ним и характера распространения света. Чтобы измерять вариации толщины пленки, ученые освещали ее на трех длинах волн (красной, зеленой и синей области спектра) и получали изображение при помощи микроскопа, после чего на основе получившегося изображения воссоздавали неровности мембраны. При помощи микроскопа авторы следили и за распространением лазерного пучка, а чтобы, не оказывая на пучок значительного влияния, одновременно наблюдать неоднородности пленки — использовали слабую белую подсветку. Поскольку опыт происходил в условиях лаборатории, вариации толщины пленки менялись во времени под воздействием слабых воздушных потоков — это приводило к дрожанию вторичных лучей и нестабильности общей картины.
В результате физикам удалось наблюдать и многократно воспроизвести разветвление светового пучка под воздействием варьирующихся оптических свойств пленки. Кроме того, по итогам опыта ученые качественно подтвердили полученное ранее другими исследователями соотношение между расстоянием, на котором впервые происходит расщепление, и характеристиками среды — статистическим разбросом величины потенциала и длиной корреляции, а также отметили некоторые свойства возникающих вторичных лучей — в частности, они по сравнению с исходным пучком в однородной среде значительно меньше подвержены дифракционному уширению (то есть самопроизвольному увеличению поперечных размеров пучка с расстоянием) — в ходе опыта ширина вторичных пучков практически сохранялась на масштабе в десять дифракционных длин.
Авторы подчеркивают, что проделанное открытие и методика эксперимента открывают целое направление для дальнейших исследований — придавая оптической среде разнообразные свойства (например, изменяя кривизну поверхности из мыльной пленки или используя нелинейные эффекты), можно получать широкий набор экспериментальных данных, которые позволят уточнять и развивать теоретические модели (в том числе элементы, связанные с общей теорией относительности).
От редактора
После выхода новости (благодаря обращению читателя) выяснилось, что похожие опыты описывались еще в статье 2003 года, авторами которой были Александр Старцев (Aleksandr Startsev) и Юрий Стойлов (Yurii Stoilov). Тогда исследователи увидели аналогичную картину — расщепление лазерного пучка в мыльной пленке и представили подробное описание наблюдений, однако не усмотрели в своих опытах явления разветвления потока, общего для разных типов волн. Таким образом, первенство в наблюдении явления, хоть и с небольшой оговоркой, но все же принадлежит авторам нынешней статьи.
Мыльные пленки привлекали внимание исследователей не только с точки зрения оптики: в марте мы писали о том, как ученые-акустики измерили звуковое давление лопающихся мыльных пузырей, а в 2017 году — рассказывали, как с решением задачи о мыльных пленках справились математики.
Николай Мартыненко
А также измерит расстояние до них
Американские ученые разработали технологию пассивного теплового зрения HADAR, которая по инфракрасному изображению получает информацию о температуре, материалах и текстуре поверхности объектов, их излучательной способности, а также умеет измерять расстояние. Технология позволяет в ночных условиях получать изображение, сопоставимое по качеству со стереоскопическими изображениями, получаемыми обычными RGB камерами при дневном освещении. Статья опубликована в журнале Nature. Для автономной навигации и взаимодействия с людьми роботам и беспилотникам нужна информация об окружении, которую они получают с помощью камер, лидаров, сонаров или радаров. Однако обычные камеры зависят от условий освещенности и плохо работают в ночное время и при плохой погоде. Кроме этого информация, получаемая с камер не содержит физического контекста, что может приводить к некорректной работе нейросетевых алгоритмов автопилота, который, к примеру, не может отличить настоящего человека от манекена. Активные сенсоры, такие как лидары и радары, при резком росте их числа начинают взаимно влиять друг на друга. Выходом могло бы стать использование в условиях недостаточной видимости камер, работающих в инфракрасном диапазоне. Однако из-за так называемого «эффекта призрачности» получаемые тепловизором изображения обычно выглядят как пятна без четкой текстуры. Это связано с тем, что поверх отражающихся от объекта инфракрасных лучей, которые несут информацию об особенностях его рельефа, накладывается его собственное тепловое излучение, которое засвечивает эту полезную информацию. Группа ученых под руководством Зубин Джакоб (Zubin Jacob) из Университета Пердью смогла справиться с этой проблемой. Они разработали технологию под названием HADAR (акроним от слов heat-assisted detection and ranging), которая с помощью машинного обучения извлекает из изображений, полученных в инфракрасном диапазоне, информацию о температуре объектов, излучательной способности материалов, из которых они состоят, а также их физической текстуре. Кроме того, технология позволяет определять расстояние до объектов на изображении. Выделение информации о собственном излучении объектов позволяет избавиться от «эффекта призрачности» и получить информацию о текстуре. Для этого авторы используют данные из библиотеки материалов, которая содержит информацию об их излучательной способности. Инфракрасное изображение фиксируется с помощью гиперспектральной камеры, после чего данные поступают на вход нейросетевой модели, которая производит декомпозицию исходных данных, выделяя из них информацию о температуре, собственном излучении и текстуре. Для обучения алгоритма исследователи использовали как настоящие изображения, полученные с помощью камеры, так и множество сгенерированных трехмерных сцен. Возможности технологии демонстрирует одна из сцен, на которой при слабом освещении запечатлен автомобиль черного цвета и человек, рядом с которым установлен вырезанный из картона портрет Альберта Эйнштейна в натуральную величину. Изображения, полученные с помощью обычной камеры, лидара и HADAR затем использовали для определения объектов с помощью алгоритма распознавания изображений. На изображении, полученном с помощью обычной камеры, алгоритм ошибочно распознал двух людей, приняв картонную фигуру за человека. На данных, полученных лидаром, оказалось невозможно определить автомобиль. При этом HADAR смог выделить все составляющие сцены, а также определить, что одна из человеческих фигур имеет сигнатуру краски на поверхности, а вторая покрыта тканью. Созданная технология может значительно улучшить системы автономной навигации беспилотных транспортных средств и роботов, дополнив уже существующие системы или даже заменив их. HADAR позволяет определять объекты и измерять расстояние по данным, полученным в ночное время, так же хорошо, как это делают традиционные системы компьютерного зрения, которые используют данные с камер в условиях дневного освещения. По словам авторов работы, в дальнейшем им предстоит решить проблему высокой стоимости оборудования для гиперспектральной съемки и невысокой производительности алгоритма. Сейчас процесс получения изображений и их обработки занимает минуты, но для работы в режиме реального времени это время необходимо сократить. Ранее мы рассказывали, как физики создали лидар, способный распознать метровые детали с рекордного расстояния в 45 километров в условиях высокого шума и слабого сигнала.