微美全息科学院：暗物质粒子的全息通信研究

天文观测表明，宇宙中广泛存在暗物质，其丰度是普通物质的5倍，占宇宙总能量份额的约1/4。自20世纪30年代天文学家通过引力观测发现暗物质以来，经过近百年的探索，其物理本质至今仍然不为我们所知。另一个世纪谜题是高能宇宙射线的起源、加速和传播。暗物质的本质和宇宙射线的起源位列美国国家研究委员会(National Research Council)遴选出的21世纪11个宇宙物理学重大科学问题之列。

探测暗物质粒子也是世界各国竞争异常激烈的科技热点。我国发射的暗物质粒子探测卫星，其主要的科学目标即通过精确观测高能宇宙射线电子和伽马射线来间接探测暗物质粒子。作为一个高能粒子探测器，暗物质粒子探测卫星观测数据也可用于宇宙射线物理和相关天体物理研究。作为纳斯达克上市企业“微美全息US.WIMI”旗下研究机构“微美全息科学院”的科学家们对暗物质粒子的全息通信进行了深入研究。基于暗物质粒子探测卫星的数据，我们得到了对宇宙射线电子和质子能谱的最为精确的测量，揭示了能谱上的新结构，为限制暗物质粒子属性和理解宇宙射线起源提供了重要数据。暗物质粒子探测卫星还探测到约250个伽马射线点源以及银河系弥散伽马射线辐射。

大量的天文学和宇宙学观测所奠定的标准宇宙学模型认为，人类熟悉的普通物质的能量密度只占当今宇宙总能量密度的约5%，而暗物质与暗能量分别占到约25%与70%。暗物质和暗能量被广泛认为是21世纪物理学面临的新的“两朵乌云”，对其本质的认识将必定为我们打开新物理世界的大门。仅仅通过引力效应所揭示的证据无法确切知道暗物质的本质，比如它们是不是某种新的基本粒子以及相互作用属性如何等。为了确认暗物质粒子的存在并理解其属性，我们需要探测到它们引力之外的其他相互作用效应。

理论上的暗物质候选体多种多样，从非常重的天体(例如原初黑洞)到非常轻的基本粒子(质量比标准模型中最轻的中微子还轻约20个数量级)，其质量和相互作用强度跨度非常大。在这些形形色色的理论猜想中，有一类被称为“弱相互作用大质量粒子”(weakly interactingmassive particles, WIMP)的候选粒子被认为最可能构成暗物质。基于这类模型构建的宇宙结构演化模式也与天文观测相吻合。

宇宙射线中的反物质粒子(如正电子和反质子)是探测暗物质粒子的首选，原因是如果暗物质粒子湮灭或衰变, 通常会产生等量的正负粒子。然而，宇宙射线中正粒子的数量远多于相应的反粒子数量，例如电子比正电子流量高约一个数量级，质子比反质子流量高出近4个数量级，因此在反物质粒子中更容易看到暗物质留下的信号。但是，探测反物质粒子尤其是高能段反粒子只能借助于磁谱仪实验(如AMS), 技术难度高、耗资不菲。正电子占正负电子比例约10%，如果能够非常精确地测量正负电子总能谱而不用区分它们，也将可以有效地探测暗物质。相比较于磁谱仪实验，这条道路的代价将大大降低。这便是暗物质粒子探测卫星(DarkMatter Particle Explorer, DAMPE)的设计理念。

在中国科学院战略性先导科技专项支持下，DAMPE卫星于2015年研制完成并于当年12月17日成功发射。DAMPE卫星于2016年3月正式开始科学运行，迄今已平稳运行超过5年时间，获得了大量的科学数据。

DAMPE具有三大科学目标:通过高精度观测正负电子和伽马射线的能谱、方向分布来间接探测暗物质粒子，通过精确测量宽能段核素宇宙射线的能谱和各向异性研究宇宙射线的起源和加速，通过观测伽马射线研究黑洞、中子星等极端天体上发生的高能现象。为了成功实现科学目标，我们明确了探测器需要达到的高技术指标，包括相对大的探测面积、106倍的单元探测器动态范围、104倍的电子质子鉴别、~1.5%的电子伽马能量分辨率。

DAMPE探测器由4个子探测器构成，分别为探测粒子电荷的塑闪阵列探测器(plastic scintillator detector,PSD)、测量粒子方向的硅阵列探测器(silicon tungstentracker, STK)、测量能量并进行粒子鉴别的锗酸铋(Bi4Ge3O12, BGO)量能器和辅助进行粒子鉴别的中子探测器(neutron detector, NUD)。塑闪阵列探测器通过电离能损效应测量入射粒子电荷，同时也作为伽马光子的反符合探测器。实测数据表明，塑闪探测器可以测量从Z=1到Z>28的粒子电荷。硅阵列探测器同样根据电离能损测量粒子方向，同时也可以测量低电荷核素的电荷。对伽马射线的方向测量，需要首先将其转换成一对正负电子，然后测量正负电子穿过硅探测器留下的信号。

为了提高伽马射线的转换率，在硅微条探测器的第2,3,4层中各插入了1 mm厚的钨板。BGO量能器由14层锗酸铋晶体垂直交错排布而成，其厚度达到32个辐射长度，对于10 TeV以下的正负电子和光子，该厚量能器可以探测到完整的簇射，因此也被称作全吸收型电磁量能器。BGO量能器能量分辨率很高，束流实验结果表明，在10 GeV以上，对电子测量的能量分辨率好于1.5%。BGO量能器还可以根据电磁和强相互作用过程在量能器中产生的簇射形态差异进行高效的电子和质子鉴别。中子探测器由掺硼塑料闪烁体构成，其作用是辅助进行电子和质子的区分。能段越高时，中子探测器的改进效果越明显，因此对TeV以上能区的电子观测至关重要。

正负电子观测有两个关键要素，一是能量的准确测量，二是电子-质子的精准识别。正确地测量能量需要对探测器进行精准地刻度。在地面，我们可以通过加速器束流进行能量刻度，但在轨运行的高能粒子探测器却没有标准源进行能量刻度。我们采取最小电离粒子(minimum ionization particle, MIP)事例进行量能器能量刻度。部分宇宙射线事例在穿过探测器时将不会产生簇射，它们主要通过电离能损过程在量能器中沉积能量，单位长度的能量损失率正比于粒子电荷平方。当带电粒子达到相对论状态时，其电离能损率仅非常弱地依赖于粒子能量，因此可以近似为常数。通过模拟计算可以知道这种MIP事例在探测器中应当沉积的能量，将量能器电子学读数和模拟预期的物理沉积能量进行对比，可以得到BGO量能器的能量刻度系数。

此外，地磁场对低能粒子会产生屏蔽效应，导致低能粒子能谱存在截断。通过测量能谱截断的位置，也可以对绝对能标进行检验，结果表明，DAMPE绝对能标的误差大约在2%。能标的确定是在低能下进行的，高能量下的能标取决于探测器的线性。DAMPE探测器每根BGO晶体均采用两端读出的方案，正端(P)和负端(N)具有不同的增益系数，两端测量结果可以相互检验。通过束流实验的数据得到，量能器在0.5~250 GeV能段的能量测量可以保持很好的线性。实测数据也表明，P和N端重建的能量直至约7 TeV均保持高度一致。通过P和N端的测量值比例，我们得到能量分辨率的表征，对正负电子在TeV能段能量分辨率约为1%，与束流实验以及模拟结果一致。

对宽能段宇宙射线核素能谱的精确观测是DAMPE的主要科学目标之一。实际上，DAMPE数据中最多的就是各种宇宙射线原子核，其中又以质子和氦核最多。测量核素宇宙射线能谱首先需要进行准确的电荷测量。可以看到，直至数十TeV的沉积能量，质子和氦核电荷峰均可以明显地区别开来，这使得我们可以筛选出非常纯净的质子或氦核样本。定量计算表明,质子和氦核之间的相互污染在大多数能段(沉积能量小于10 TeV)小于1%，在50 TeV左右污染率也仅约百分之几。

与正负电子和伽马射线不同，DAMPE量能器只能探测到入射宇宙射线核素能量的一部分，这是因为强相互作用过程中会产生很多无法被探测到的次级粒子(比如中微子和缪子)。强子级联过程的涨落也使得核素能量测量精度较差。因此，探测器直接记录到的核素事例能谱和入射能谱之间并不能简单转换。通常，人们采取一种被称为能谱反卷积(spectral deconvolution or unfolding)的方法将探测器测量到的“沉积能谱”转换为原初能谱。探测器的能量响应矩阵可以通过蒙特卡洛模拟得到。经反卷积得到原初能量对应的粒子计数后再除以探测器的有效接收度，便可以得到宇宙射线核素的原初能谱。

DAMPE也是一个伽马射线望远镜，可以通过伽马射线观测间接探测暗物质和研究多种高能天体现象。伽马射线数目稀少，是质子数量的约十万分之一，不足正负电子数量的1/100，因此高准确度鉴别出伽马射线是非常关键的。伽马射线鉴别主要是通过PSD探测器的电荷测量(反符合)和BGO量能器的电磁粒子和强子粒子识别。结合PSD和BGO观测的物理量，初步分析表明，DAMPE数据中观测到约250个伽马射线源，包括活动星系核、脉冲星和脉冲星风云、超新星遗迹、伽马射线双星等天体类别。DAMPE的一大优势是能量分辨率很高，在10 GeV以上好于1.5%。因此特别适合伽马射线单能线谱辐射的搜寻。高能(>GeV)的伽马射线线谱被认为是探测暗物质的黄金手段，因为没有任何已知的天体物理过程可以产生此类伽马射线线谱辐射。

微美全息科学院成立于2020年8月，致力于全息AI视觉探索科技未知，以人类愿景为驱动力，开展基础科学和创新性技术研究。全息科学创新中心致力于全息AI视觉探索科技未知, 吸引、集聚、整合全球相关资源和优势力量，推进以科技创新为核心的全面创新，开展基础科学和创新性技术研究。微美全息科学院计划在以下范畴拓展对未来世界的科学研究：

一、全息计算科学：脑机全息计算、量子全息计算、光电全息计算、中微子全息计算、生物全息计算、磁浮全息计算

二、全息通信科学：脑机全息通信、量子全息通信、暗物质全息通信、真空全息通信、光电全息通信、磁浮全息通信

三、微集成科学：脑机微集成、中微子微集成、生物微集成、光电微集成、量子微集成、磁浮微集成

四、全息云科学：脑机全息云、量子全息云、光电全息云

以下是微美全息科学院的部分科学家成员：

郭松睿，湖南大学计算机科学技术工学博士，曾在中科院科学计算国家重点实验室 合现实技术研修班 学习混合现实，增强现实技术，参与研发多个重点项目。

江涛，中国科学院沈阳自动化研究所博士，机器人学国家重点实验室，研究方向为微型仿生飞行器的气动/结构设计、控制与系统开发，在2018年获得 ICRCA-2018 机器人 EI 国际会议"最佳论文奖"。

杨军超，重庆邮电大学通信与信息工程学院信息与通信工程专业博士研究生，华盛顿大学电子工程学院联合培养博士，长期研究虚拟现实、5G多媒体传输优化、基于MEC的智能转码优化，以第一作者发表SCI/EI 论文 6 篇，中文核心 1 篇，申请专利 4 项。

李维娜 ，2017 年博士毕业于韩国忠北国立大学的信息和通信工程学院。2017 年 8 月去了新加坡的 Singapore-MIT Alliance for research and technology centre(SMART)从事压缩全息（compressive digital holography）的博士后工作，2018 年 11 月进入清华大学深圳国际研究生院的先进制造学部，在以前工作的基础上把数字全息（digital holography）拓展到机器学习（machinelearning）领域，特别是对 U 型网络（U-net）的改进和应用。在上述研究领域以第一作者发表高水平论文 5 篇，以第二作者发表的高水平论文2 篇。

曲晓峰，香港理工大学博士，现任清华大学深圳研究生院博士后，主要研究生物特征识别、机器视觉、模式识别，与绿米联创合作进行嵌入式产品算法、深度学习应用、图像与视频相关算法以及生物特征识别相关产品的开发。

危昔均，香港理工大学康复治疗科学系博士，南方医科大学深圳医院虚拟现实康复实验室负责人，主要研究基于虚拟现实技术的康复系统搭建及相关临床和基础研究。

单羽，昆士兰科技大学数字媒体研究中心（澳大利亚）博士，研究方向为虚拟现实娱乐产业与亚洲创意经济，曾参加多场虚拟现实产业的国际学术会议并发表主题演讲，发表多篇以“虚拟现实艺术”相关的学术论文，并参与国内多个虚拟现实娱乐产业领域的项目研究。

刘超，新加坡南洋理工大学博士，是深圳市南山区领航人才，深圳市海外高层次人才孔雀计划C类, Molecular Physics 2011年度最佳年轻作者提名，主要研究方向为人工智能预测过渡金属氢化物金属氢键键长与解离能和环式加成反应中量子力学/分子力学反应机理研究，曾参与过流程模拟软件的开发与研究。

张婷，美国西北大学博士后，香港大学博士，海外高层次人才孔雀计划C类，主要从事VR/MR关键技术研发应用和复杂服务系统优化等研究，发表全息专利5项。获全国＂挑战杯＂创业计划大赛 湖北省一等奖，华中科技大学一等奖。

姚卫，湖南大学计算机科学与技术工学博士，主要研究方向：忆阻神经网络及其动力学行为，应用于：图像处理、安全通信。基于VDCCTA具有长时记忆特性的忆阻器电路及其构成的神经网络。参与设计基于忆阻器的神经网络系统模型。基于忆阻器的仿生物神经元和突触连接的微电子电路设计，参与基于忆阻器的神经网络系统模型的设计与动力学行为的分析。

彭华军，博士，毕业于香港科技大学显示技术研究中心（CDR），从事硅基液晶器件、AMOLED材料与器件、TFT器件、显示光学等研发工作。彭博士一直从事信息显示领域前沿工作，涵盖电视图像色彩管理、AMOLED生产制造、微显示芯片设计与制造、投影与近眼显示光学等。彭博士在国际刊物上发表20篇文章。已申请近50项中国发明和美国发明专利，其中10项美国专利和20项中国发明专利获得授权。

陈能军，中国人民大学经济学博士、上海交通大学应用经济学博士后，广东省金融创新研究会副秘书长、广东省国际服务贸易学会理事。主要从事文化科技和产业经济的研究，近年来在版权产业领域研究方面有较好的建树。近年来先后主持、主研“5G时代的数字创意产业：全球价值链重构和中国路径”“深圳加快人工智能产业发展研究”“贸易强国视角下中国版权贸易发展战略研究”，“文化科技融合研究：基于版权交易与金融支持的双重视角”等省部级课题多项，并在《商业研究》《中国流通经济》《中国文化产业评论》等核心期刊发表论文多篇。

潘剑飞，香港理工大学博士学位，现为广东省高校“千百十工程”人才，深圳市海外高层次人才，深圳市高层次人才、深圳大学优秀学者。研究领域主要为自动化+VR 应用、先进数字化制造、 数字制造全息孪生工厂、机器人等。主持多项国家自然科学基金项目、广东省科技计划项目和广东省自然科学基金项目。

杜玙璠，北京交通大学光学工程博士，取得与显示产品相关专利20余项，发表期刊文章3篇，曾打造全球最高分辨率的8K*4K 的VR产品，并提出了采用光场显示技术，解决VR辐辏冲突问题；推出首款国产化率100%的单目AR眼镜，第一次联合提出基于未来空间信息的非接触式交互的操作系统概念（System On Display），在运营商体系进行虚拟现实数字产业合作。

伍朝志，深圳大学光机电工程与应用专业博士，研究方向主要为精密/微细电解加工，发表过多篇期刊论文和会议论文，获得三项相关专利，曾参与国家重点研发计划 、国家自然科学基金重大研究计划重点项目等。

丁茹，中国社会科学院，数量经济研究所的技术经济及管理博士，从事大数据与数字经济、创新发展研究、科研项目管理等领域，主要研究领域为科技服务、产业经济研究、技术创新与创业。任山东省技术市场协会副秘书长，擅长整合创新资源、拓展创新业务和创新产业规划和产业经济，参与虚拟现实技术应用方面的相关创新研究和产业资源对接。

翟振明，美国肯塔基大学博士毕业，为广州大学R立方研究所所长、中山大学博导、人机互联实验室主任，曾撰写英文专著《Get Real: A Philosophical Adventure in Virtual Reality》，该书对虚拟现实和扩展现实发展趋势进行技术迭代预言并得到相关印证，此著作被美国评论者认为“有可能在虚拟现实技术和哲学两个领域都成为里程碑性的著作”。其设计创建中山大学人机互联实验室，其中的“虚拟与现实之间无缝穿越体验系统”已在国内外产生广泛影响。其首创了虚拟现实作为逆向艺术的概念，为虚拟世界的艺术与人文理性做出了突出贡献。

谭昕，副教授，主要研究全息虚拟现实应用设计等战略新兴产业相关课程，是数字媒体艺术设计专业主任，担任国泰安教育技术有限公司名誉顾问；受聘深圳市文化广电旅游体育局文化产业专家库专家；受聘深圳市龙岗区文化创意产业专家库专家；担任重庆青年职院项目化课程重构指导指导专家。曾主编《虚拟现实应用设计》。

陆建勋，深圳大学工学博士，其主要产学研方向为虚拟现实技术应用、智能制造技术及相关设备开发等，在相关领域有着广泛而深刻的研究，并发表过多篇期刊论文，曾参与了国家自然科学基金项目、广东省自然科学基金项目和深圳市知识创新基础研究等项目。

张鑫，湖南大学计算机科学与技术工学博士，主要研究硬件电路前后仿真，并进行实际的芯片设计工作，有丰富的整套流流程的经验，如集成电路设计、性能仿真、版图设计、版图验证、前后仿真、流片及封装测试等。曾参与过多项国家自然科学基金项目，发表多篇相关学术论文，多次参加相关领域的学术会议。

洪岳，瑞典乌普萨拉大学工程科学学院博士，现为深圳大学全息计算机技术、光电通信技术助理教授。研究方向包括全息计算机科学、半导体光电、自动化与信息工程、通信系统等等。曾参与发表相关研究领域的多篇期刊论文和会议论文。

张伟略，昆士兰科技大学博士，研究方向主要有沉浸式现场娱乐，跨文化研究、用户体验、本地化策略、沉浸式戏剧等等，其拥有众多光路设计作品，曾获2014上海青年创意基金相关奖项。

王璨，哈尔滨工业大学电气工程博士, 德国慕尼黑工业大学,电力电子与电力传动研究所, 联合培养博士。研究领域有电力电子工业VR技术应用、新一代全息孪生工厂技术、工业4.0等。曾参与国家自然科学基金委联合基金重点支持项目、国家自然科学基金委青年项目、广东省自然科学基金委面上项目等。发表了多篇相关领域的期刊论文，联合取得相关专利3项。

刘艺涛，新加坡南洋理工大学电气与电子工程学院博士，曾为新加坡南洋理工大学，罗尔斯• 罗伊斯-南洋理工大学联合实验室博士后。曾主持国家自然科学基金青年项目、广东省科技厅博士启动项目、深圳市基础研究等项目。参与发表过多篇相关领域的学术论文。

刘云，浙江大学电力系统及其自动化工学博士，美国中佛罗里达大学电气工程和计算机科学 联合培养博士，曾为新加坡南洋理工大学能源研究中心博士后研究员，是深圳市南山区C类“领航人才”、深圳市海外高层次人才C类，主要研究方向包括微网/主动配网分布式优化控制等。参与发表过多篇相关领域期刊论文和会议论文，联合发明专利一项，曾做过多场专业学术报告，参与/主持多项科研项目，包括图像信息处理与智能控制教育部重点实验室开放基金(IPIC2019-02), 多能源集成优化调度等。

胡国庆，北京大学电子学系博士、博士后，北京大学深圳研究院副研究员，北京大学深圳研究院5G课题组组长，北京大学深圳系统芯片设计重点实验室副主任，深圳市高层次专业人才，广东省百名博士博士后创新人物，深圳市南山区“十大南山好青年”，深圳市新兴战略产业博士专家联谊会创始发起人、副会长兼执行秘书长，深圳5G产业协会专家委员会副主任，深圳5G产业联盟专家委员会副主任，深港澳博士专家联盟副秘书长，朴素资本首席信息技术顾问。拥有副研究员、高级工程师两个高级职称，一个客座教授荣誉称号。参著学术专著一部，发表SCI/EI/ISTP等高质量学术论文40余篇，申请发明专利17项；主持国家及省市级科研项目六项，参研国家级项目十余项。

袁志辉 ，中国科学院大学（中国科学院电子学研究所），通过硕博连读获得通信与信息系统专业博士学位，主要研究方向：（1）InSAR信号处理；（2）信号分析与处理。现主持国家自然科学基金项目1项，湖南省自然科学基金项目1项，主持湖南省教育厅科学研究项目2项；先后参与国家自然科学基金、湖南省自然科学基金和省教育厅重点科研项目等5项；目前获专利授权2项；在国内外重要学术期刊上发表论文十余篇，其中SCI收录9篇，并担任过IEEE GRSM、TGRS、JSTARS、Access、Letters、SPL和JARS等国际遥感类和信号处理类权威期刊的审稿人。

彭福来 ，北京理工大学电子科学与技术专业的工学博士。长期从事电子信息、人工智能、大数据处理、医学信号处理等领域的研究工作。作为负责人或骨干人员先后参与国家重点研发计划、国家自然科学基金、装备发展部、省自然科学基金、济南市高校团队人才等重大科研项目。在电子信息、人工智能、大数据处理、医学信号处理分析、生理信号检测等方面具备丰富的研究开发经验。发表论文10余篇，申请专利20余项。

林炯康，香港理工大学电力电子与电力传动专业博士，主要研究方向为工业VR引擎等。曾在诺丁汉大学电子与电机工程系负责控制算法的研究和测试，软件的开发与维护等。发表SCI论文多篇。

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