布洛赫波函数Bloch wave functions的量子几何性质Quantum geometric properties，即Berry曲率和量子度规quantum metric，显著影响电子基态和激发态行为。体光伏效应bulk photovoltaic effect ，BPVE，是依赖于激发光偏振的一种非线性现象，在很大程度上取决于光学跃迁中的量子几何性质。尽管已经有报道过与量子几何相关的激发强关联现象，但是，红外体光伏效应BPVE，至今尚未发现于石墨烯或莫尔材料等这类新兴平台系统。
今日，美国 耶鲁大学(Yale University) Fengnian Xia团队Chao Ma，Shaofan Yuan，德克萨斯大学达拉斯分校(University of Texas at Dallas) Fan Zhang团队Patrick Cheung等，在Nature上发文，报道了在扭曲双层石墨烯twisted double bilayer graphene，TDBG中观察到，5µm和7.7µm可调中红外体光伏效应BPVE，这是由莫尔诱导的强对称性破缺和量子几何贡献引起的。光响应基本上取决于激发光的偏振态，并且通过外部电场高度可调。量子几何特性的这种广泛可调性，可以使用卷积神经网络，同时实现全斯托克斯偏振full-Stokes polarimetry测量和波长检测，仅使用单个扭曲双层石墨烯TDBG器件，其亚波长覆盖区仅为3×3µm2。
该项研究工作，不仅揭示了莫尔工程量子几何，在可调非线性光-物质相互作用中的独特作用，而且还以极其紧凑的片上方式，确定了未来智能传感技术的新途径。
Intelligent infrared sensing enabled by tunable moiré quantum geometry
基于可调莫尔量子几何，实现智能红外传感。
图1：扭曲双层石墨烯TDBG光电探测器的传输特性。
图2：扭曲双层石墨烯TDBG的可调线性体光伏效应bulk photovoltaic effect，BPVE。
图3：扭曲双层石墨烯TDBG的可调圆形circular体光伏效应BPVE。
图4：神经网络红外偏振与波长检测原理。
图5：神经网络CNN促进智能光感应。
该项研究，利用神经网络convolutional neural network，CNN作为解码器，以及扭曲双层石墨烯twisted double bilayer graphene，TDBG的可调体光伏效应bulk photovoltaic effect ，BPVE作为编码器，在亚波长覆盖区的单个片上器件上，同时破译光偏振、功率和波长。
尽管在这项工作中，主要关注的是中红外光谱范围，但可以预计这种扭曲双层石墨烯TDBG量子几何特性形成的非线性光响应，有望持续到太赫兹范围，并且智能石墨烯传感器，有望运行于中红外到太赫兹范围。
类似低对称性和量子几何性质，也存在于过渡金属二硫属元素化物的异质或同质双层材料，尤其是在可见或近红外波长，也检测到这种类似非线性光响应。因此，该项实验演示，为宽光谱范围内的片上智能光传感，开辟了潜在途径。
文献链接：https://www.nature.com/articles/s41586-022-04548-w
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-022-04548-w
本文译自Nature。
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