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《【文献】Nature Photonics | All-optical image transportation through a multimode fibre using a miniaturized diffractive neural network on the distal facet》

  • 来源专题：光电信息技术
  • 编译者： 王靖娴
  • 发布时间：2025-02-08

  • 【文献内容】该研究的核心内容是关于一种新型的全光图像传输技术，通过在多模光纤（MMF）远端面集成微型衍射神经网络（DN2s）来实现。研究人员利用三维双光子纳米光刻技术，在0.35米长的MMF远端面制造了一个尺寸为150微米×150微米的微型DN2s。该DN2s能够直接对通过MMF传输的图像进行全光重建，解决了MMF因模间色散导致的图像畸变问题。实验中，该系统能够实时传输手写数字图像，并实现了约4.9微米的最小图像重建特征尺寸和65微米×65微米的视场。此外，该技术还展示了迁移学习能力，能够传输未参与训练的HeLa细胞图像。这一成果为紧凑型光子系统中的光学信息处理开辟了新途径，有望应用于微型内窥镜、短距离光通信和量子信息处理等领域。

    （原文见附件）

  • 原文来源：https://www.nature.com/articles/s41566-025-01621-4
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相关报告

  • 《【文献】Nature|Fully forward mode training for optical neural networks》
    • 来源专题：光电信息技术
    • 编译者：王靖娴
    • 发布时间：2024-08-11
    • 【内容概述】该研究提出了一种新型的全正向模式（Fully Forward Mode, FFM）学习方法，用于在物理系统中直接训练光学神经网络（ONNs），从而显著提高了机器学习模型的速度和能效。FFM学习利用空间对称性和洛伦兹互易性，消除了传统训练中梯度下降算法对反向传播的需求，允许在原始物理系统上直接设计和优化光学参数。通过实验，作者展示了FFM学习在自由空间和集成光子学系统中实现深层ONNs、高分辨率散射成像、动态非直视成像和非厄米特系统中异常点搜索的能力。FFM学习不仅实现了与理想模型相当的准确性，而且其训练过程的能效高达每秒每瓦特数以指数操作（exaOPS/W），为深度神经网络、超敏感感知和拓扑光子学等领域的应用提供了新的途径。此外，FFM学习还证明了无需精确的物理模型即可实现高效自设计和自学习，为后摩尔时代的大规模、高效率物理人工智能开辟了新的可能性。（文献原文见附件）
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  • 《【文献】Science Advances| O P T I C S Pre- sensor computing with compact multilayer optical neural network》
    • 来源专题：光电信息技术
    • 编译者：王靖娴
    • 发布时间：2024-08-05
    •      这篇文献清华大学电子工程系为论文的第一单位，陈宏伟为论文的通讯作者，电子系2020级博士生黄铮为论文的第一作者。研究得到国家自然科学基金委及北京市科委的支持。发表在《Science Advances》杂志2024年7月26日的期刊上。文献主要介绍了一种新型的多层光学神经网络（MONN），这是一种紧凑型、被动式的光学计算设备，能够实现接近传感器的预处理计算。这种网络结构包含两个卷积层和一个插入的非线性层，通过设计被动掩模和量子点薄膜来处理非相干光。MONN的光学长度仅为5毫米，比现有的基于镜头的光学神经网络小两个数量级。     MONN在各种视觉任务中的表现超越了线性单层ONN，能够将高达95%的计算密集型操作从电子学转移到光学中，从而提高了计算速度、降低了功耗，并减少了数据存储的需求。这项研究的动机是推动移动视觉领域的新范式，满足实用性、小型化和低功耗的需求。文献详细描述了MONN的设计和架构，包括如何使用光学掩模执行卷积操作，以及量子点薄膜如何作为全光学非线性激活发挥作用。文章还介绍了MONN的光学参数确定方法、材料和制造过程，以及实验设置和评估MONN性能的实验方法 。     该研究通过一系列机器视觉实验验证了MONN的性能，包括手绘图形分类、人体动作识别和细胞计数分类等任务。实验结果表明，MONN在这些任务中的表现优于单层ONN，展示了其在实际应用中的潜力。此外，文献还探讨了MONN的扩展性，包括如何通过增加更多的层来实现更复杂的计算功能，以及在设计和实施MONN时需要考虑的性能、功耗和操作复杂性之间的权衡。 （图为机器视觉链路中近传感器计算范式）
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