Dyfrakcyjne głębokie sieci neuronowe, w szczególności sieci optyczne o strukturze piramidy opracowane przez Uniwersytet Kalifornijskizespołu, stanowią znaczący krok w technologii optycznej.
Ta piramidalna konstrukcja optymalizuje wierność i powiększenie obrazu w określonym kierunku, ograniczając je w przeciwnym kierunku. Zatwierdzone przez terahercowy W testach oświetlenia sieci te okazują się skuteczne w powiększaniu i zmniejszaniu powiększenia obrazów przy dużej mocy dokładnośćotwierając drzwi do zastosowań w telekomunikacji, prywatności i obronności.
Badacze z UCLA wprowadzili innowacyjny projekt dyfrakcyjnych głębokich sieci neuronowych (D²NN). Ta nowa architektura, nazwana Pyramid-D²NN (P-D²NN), umożliwia jednokierunkowe powiększenie i depowiększenie obrazu, znacznie zmniejszając liczbę wymaganych cech dyfrakcyjnych. Wyniki te mają szerokie zastosowanie w komunikacji optycznej, nadzorze i izolacji urządzeń fotonicznych.
Dyfrakcyjne głębokie sieci neuronowe
Dyfrakcyjne głębokie sieci neuronowe (D2NN) to systemy optyczne składające się z kolejnych warstw transmisyjnych zoptymalizowanych poprzez głębokie uczenie się do wykonywania zadań obliczeniowych w sposób całkowicie optyczny.
Zespół badawczy z UCLA, kierowany przez profesora Aydogana Ozcana, opracował dyfrakcyjną sieć optyczną o strukturze piramidy, która skaluje swoje warstwy piramidalnie, aby dopasować się do kierunku powiększenia lub depowiększenia obrazu. Taka konstrukcja zapewnia tworzenie obrazu o wysokiej wierności w jednym kierunku, jednocześnie blokując go w przeciwnym kierunku, uzyskując obrazowanie jednokierunkowe z mniejszą liczbą dyfrakcyjnych stopni swobody. Naukowcy wykazali to również poprzez kaskadowanie wielu PD2NN można osiągnąć wyższe współczynniki powiększenia, ukazując modułowość i skalowalność systemu.
Postęp w obrazowaniu jednokierunkowym
Policjant2Architekturę NN sprawdzono eksperymentalnie przy użyciu oświetlenia terahercowego (THz). Warstwy dyfrakcyjne wytworzone metodą druku 3D testowano przy oświetleniu falą ciągłą THz. Wyniki eksperymentów, obejmujących różne projekty powiększenia i depowiększenia, ściśle odpowiadały symulacjom numerycznym. Sygnały wyjściowe w kierunku do przodu dokładnie odzwierciedlały powiększone lub pomniejszone obrazy wejściowe, podczas gdy sygnały wyjściowe w kierunku do tyłu dawały wyniki o niskiej intensywności i pozbawione informacji, zgodnie z oczekiwaniami w przypadku obrazowania jednokierunkowego.
Zastosowania i perspektywy na przyszłość
Policjant2Zdolność struktury NN do tłumienia wstecznej transmisji energii przy jednoczesnym rozpraszaniu oryginalnego sygnału na niedostrzegalny szum na wyjściu sprawia, że jest to obiecujące narzędzie do różnych zastosowań. Należą do nich izolacja optyczna urządzeń fotonicznych, oddzielenie nadajników i odbiorników w telekomunikacji, komunikacja optyczna chroniona przed prywatnością i nadzór.
Co więcej, działanie systemu niewrażliwe na polaryzację i zdolność do dostarczania wiązek strukturalnych o dużej mocy na obiekty docelowe przy jednoczesnej ochronie źródła przed kontratakami podkreślają jego potencjał w różnych zastosowaniach związanych z obronnością.
Odniesienie: „Pyramidowe dyfrakcyjne sieci optyczne do jednokierunkowego powiększania i demagnifikacji obrazu” autorstwa Bijie Bai, Xilin Yang, Tianyi Gan, Jingxi Li, Deniz Mengu, Mona Jarrahi i Aydogan Ozcan, 31 lipca 2024 r., Światło: nauka i zastosowania.
DOI: 10.1038/s41377-024-01543-w
Autorami tego artykułu są Bijie Bai, Xilin Yang, Tianyi Gan, Jingxi Li, Deniz Mengu, Mona Jarrahi i Aydogan Ozcan, którzy są powiązani z Wydziałem Inżynierii Elektrycznej i Komputerowej UCLA. Profesor Ozcan jest także zastępcą dyrektora Kalifornijskiego Instytutu NanoSystemów (CNSI).
Badania te były wspierane przez Amerykańskie Biuro Badań Marynarki Wojennej (ONR).