Forschende der UCLA Samueli School of Engineering und des California NanoSystems Institute haben ein neuartiges System zur schlagbildhaften 3D-Projektion entwickelt, das bis zu 28 räumliche Schichten in einem einzigen Durchgang abbildet. Unter der Leitung von Professor Aydogan Ozcan wurde die Hybridarchitektur veröffentlicht, die einen digitalen Encoder mit einem passiven, mehrlagigen diffraktiven Decoder kombiniert. Die Optimierung beider Komponenten erfolgt end-to-end durch Deep Learning und adressiert ein zentrales Problem der volumetrischen Darstellung: den durch Beugung induzierten Kreuztalk bei geringem Achsenabstand der Bildebenen. Das System nutzt einen auf Fourier-Transformationen basierenden Encoder, der multiscale räumliche und frequenzdomänenspezifische Merkmale aus einem Zielbilderstapel extrahiert. Unter Einbeziehung der axialen Positionsdaten erzeugt er ein einzelnes Phasenmuster, das sämtliche Projektionsinhalte simultan kodiert. Bei der Lichtausbreitung durch die strukturell optimierten Oberflächen des passiven Decoders wird das Feld physikalisch tiefenabhängig moduliert. Dadurch werden die Bildinformationen präzise auf die jeweiligen axialen Ebenen geroutet, während unerwünschte Überlappungseffekte intrinsisch unterdrückt werden. Numerische Simulationen belegen die Skalierbarkeit der Methode auf Volumenszenarien mit 28 kodierten Schichten, deren axiale Trennung im Bereich einer einzigen Wellenlänge liegt. Parameterstudien zu Decoder-Tiefe, Beugungseffizienz, Auflösung des räumlichen Lichtmodulators und axialer Kodierungsdichte liefern praxisnahe Entwurfsrichtlinien. Die experimentelle Validierung erfolgte mit einem zweiebenen optischen Prototyp im sichtbaren Spektrum. Die gemessenen Intensitätsverteilungen korrelieren präzise mit den Simulationen und den Zielbildern. Im Vergleich zu einer Freiraumbaseline ohne diffraktiven Decoder zeigt das System eine signifikant höhere Tiefenselektivität und Bildwiedergabetreue. Die Forschung etabliert eine kompakte und skalierbare Plattform für hochauflösende 3D-Volumendarstellungen. Potenzielle Anwendungsfelder umfassen holografische Nahsichtsysteme für Augmented und Virtual Reality, mehrdepth-Volumenmikroskopie, Echtzeit-3D-Visualisierung sowie volumetrische optische Computer. Künftige Entwicklungen zielen auf multispektrale Betriebsmodi, multiperspektivische Holografie sowie physikalisch hergestellte passiv-mehrlagige Decoder ab, die kompakte und energieeffiziente 3D-Displaytechnologien vorantreiben. Die Studie erschien im Fachjournal Light: Science & Applications. Die Untersuchung wurde vom Department of Electrical and Computer Engineering und dem California NanoSystems Institute der UCLA durchgeführt.