Il corso ha come obiettivo di introdurre alla fisica della luce e delle onde elettromagnetiche e alla loro applicazione tecnologica. Partendo dalle equazioni di Maxwell, il corso introduce le onde elettromagnetiche e le loro soluzioni in termini di onde piane o sferiche. Particolare attenzione è data all’interpretazione dell’indice di rifrazione in chiave microscopica, come interazione attiva e reattiva dei dipoli di polarizzazione con il campo elettromagnetico. Questo approccio ha come obiettivo di spiegare il rallentamento della luce nei mezzi, dando gli strumenti culturali per comprendere tutti gli effetti lineari e nonlineari di interazione tra la luce e i materiali.

Il corso quindi analizzerà la riflessione e rifrazione della luce e tutti i fenomeni associati, parte fondamentale per la comprensione sia di come agiscono i diversi dispositivi ottici attualmente utilizzati (specchi, lenti, sistemi ottici complessi, fibre ottiche). Il corso introduce alle problematiche legate ai pannelli solari e alla conversione dell’energia solare. Gli aspetti ondosi della luce saranno analizzati sia relativamente all’interferenza e ai risonatori ottici, sia relativamente alla diffrazione, introducendo il principio di Huygens-Fresnel e le sue applicazioni in campo vicino e in campo lontano. Questi studi permetteranno di introdurre i concetti base della nano-ottica e le tecniche di simulazione associate.

La parte finale del corso introdurrà ai materiali nonlineari e ai fenomeni associati. Sarà discussa l’ottica nonlineare del secondo e del terzo ordine. Particolare attenzione sarà rivolta ai fenomeni del secondo ordine sia di natura catalitica (generazione di seconda armonica e generazione di armonica differenza) sia di natura rifrattiva (effetto Kerr e fotorifrattività). Sfruttando le nonlinearità fotorifrattive sarà mostrato come possono essere prodotti circuiti neuromorfi la cui risposta ha un comportamento simile ai neuroni biologici. Tali circuiti neurali sono in grado di riconoscere informazioni codificate otticamente (machine learning) e memorizzarle (memorie RAM e ROM). I circuiti neuromorfi sono gli elementi base per costruire una Intelligenza Artificiale Fotonica hardware.