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哈工大電信學(xué)院祁嘉然教授團隊在全光深度學(xué)習領(lǐng)域取得新進(jìn)展 有望在機器視覺(jué)等領(lǐng)域應用

發(fā)布者:周晶發(fā)布時(shí)間:2024-03-20瀏覽次數:10

哈工大全媒體(梁英爽 王啟明 文/圖)近日,我校電信學(xué)院祁嘉然教授團隊在全光深度學(xué)習領(lǐng)域取得進(jìn)展,提出基于級聯(lián)超構表面的矩陣衍射深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )架構。研究成果以《矩陣衍射深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )——極化信息與超構表面器件的融合》(Matrix Diffractive Deep Neural Networks Merging Polarization into Meta-Devices)為題,發(fā)表在《激光與光子學(xué)評論》(Laser & Photonics Reviews)上,有望在機器視覺(jué)、自動(dòng)駕駛、智慧醫療和物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域得到應用。論文被遴選為該期正封面。

全光衍射深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )框架可設計高并行性和高處理速度的超構表面器件。然而,衍射深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )框架無(wú)法直接應用電磁波的極化信息,難以進(jìn)一步擴展信道和實(shí)現更緊湊配置的多路復用全光網(wǎng)絡(luò )器件。

團隊提出基于級聯(lián)超構表面的矩陣衍射深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )架構(MD2NNs),將瓊斯矩陣直接作為優(yōu)化變量融入到全光網(wǎng)絡(luò )中,賦予其更大的設計自由度和更豐富的功能,實(shí)現了光電高任務(wù)容量的集成分超構器件、非交錯式高效瓊斯矩陣全參數優(yōu)化調控器件、自定義極化信息加密超構器件。MD2NNs通過(guò)瓊斯矩陣超構表面為研究人員提供了將極化并入電磁場(chǎng)和光場(chǎng)調制器的新策略,有望推動(dòng)全光網(wǎng)絡(luò )向多任務(wù)集成和更先進(jìn)的功能器件方向發(fā)展。

基于該框架,團隊首先實(shí)現了光電高任務(wù)容量的集成分超構器件,通過(guò)將多個(gè)分類(lèi)任務(wù)將其編碼到特定的極化通道中,使多個(gè)機器學(xué)習任務(wù)可集成到單個(gè)超構設備中。該超構器件具有強大的任務(wù)承載力并具有可觀(guān)的分類(lèi)性能,在更大程度上提高了光電網(wǎng)絡(luò )的任務(wù)承載力,并節省了硬件成本。此外,團隊運用MD2NNs設計了兩層空間級聯(lián)的雙折射超構表面,實(shí)現了非交錯式高效瓊斯矩陣全參數優(yōu)化調控,其使用的超構單元周期僅為工作波長(cháng)的0.35倍,相較于傳統方法具有更高的空間分辨率,且保持超構器件原有的亞波長(cháng)特性和更小的相對孔徑尺寸。同時(shí),傳輸能量主要集中在0階衍射通道中,無(wú)需采用斜入射和斜出射的復雜配置進(jìn)行圖像增強,使得全息圖效率更高、器件配置更緊湊。最后,團隊運用MD2NNs設計出自定義極化信息加密超構器件。該器件由兩層超構表面組成,分別為純相位和雙折射超構表面。通過(guò)旋轉或更換純相位超構表面,可實(shí)現多通道、低串擾、定制極化的信息加密傳輸。

哈工大電信學(xué)院為論文唯一通訊單位。電信學(xué)院祁嘉然教授和程亞運副教授為論文共同通訊作者,博士研究生王禹忠為論文第一作者,碩士研究生余阿祥參與相關(guān)研究工作。

該研究工作獲國家自然科學(xué)基金項目資助。

論文鏈接:https://onlinelibrary.wiley.com/toc/18638899/2024/18/2

《矩陣衍射深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )——極化信息與超構表面器件的融合》作為《激光與光子學(xué)評論》正封面

MD2NNs的架構和具有先進(jìn)功能的超構器件

3種具有先進(jìn)功能的超構器件,分別為多任務(wù)集成分類(lèi)超構器件(左)及實(shí)物測試(右上),瓊斯矩陣8通道調控超構器件(右中)和定制極化可重構加密超構器件(右下)


責任編輯:梁英爽

審核:宋玲 李守斌

轉載自:哈爾濱工業(yè)大學(xué)新聞網(wǎng)