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(資料圖片)

現(xiàn)在，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學習算法正在徹底改變很多科學與工程領(lǐng)域內(nèi)的信息處理方法，而且已經(jīng)被應用于圖像分類、圖像加密、語音識別和語言翻譯等很多具體任務(wù)中。不過，隨著人工智能算法的發(fā)展，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所需的計算能力與電子芯片所提供的計算能力之間存在著巨大矛盾。

摩爾定律在“后摩爾時代”的放緩以及馮諾依曼架構(gòu)的局限性導致了現(xiàn)有計算架構(gòu)的高能耗與高耗時問題。

以光為介質(zhì)的衍射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有計算速度快、并行度高、傳輸能耗低等優(yōu)點，可以模擬人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行高速計算，解決了計算能力與能耗問題。

近年來，全光衍射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像處理和物體識別等方面已經(jīng)得到廣泛應用和驗證。衍射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常由多個衍射層構(gòu)成，每個衍射層內(nèi)部的單元結(jié)構(gòu)可被視為一個神經(jīng)元，不同衍射層間神經(jīng)元通過光衍射來實現(xiàn)相互連接。

衍射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識別、線性矩陣運算、邏輯運算和光束整形等領(lǐng)域得到了廣泛研究。

目前，衍射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常被應用于太赫茲和微波頻段，但是仍然難以實現(xiàn)集成小型化并缺乏重構(gòu)性。與傳統(tǒng)的衍射光學元件對比，超表面在光學波段上更加緊湊，可通過改變超表面內(nèi)部元原子的形狀、大小和排列來同時控制光的振幅和相位。利用超表面實現(xiàn)衍射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有助于實現(xiàn)小型化智能集成式光學器件。

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