AI+SLM: സ്പേഷ്യൽ ലൈറ്റ് മോഡുലേറ്ററുകളുടെ ബുദ്ധിപരമായ വിപ്ലവം.

സ്പേഷ്യൽ ലൈറ്റ് മോഡുലേറ്റർ (SLM) എന്നത് ഒരു ഒപ്റ്റിക്കൽ ഉപകരണമാണ്, ഇത് വൈദ്യുത അല്ലെങ്കിൽ ഒപ്റ്റിക്കൽ സിഗ്നലുകൾ വഴി പ്രകാശത്തിന്റെ തരംഗമുഖ വിതരണത്തെ ചലനാത്മകമായി നിയന്ത്രിക്കുന്നു. ഓറിയന്റേഷൻ മാറ്റുന്നതിലൂടെ ലിക്വിഡ് ക്രിസ്റ്റൽ ബാഹ്യ വൈദ്യുത മണ്ഡലമുള്ള തന്മാത്രകൾക്ക്, പ്രകാശത്തിന്റെ വ്യാപ്തി, ഘട്ടം അല്ലെങ്കിൽ ധ്രുവീകരണം എന്നിവ മോഡുലേറ്റ് ചെയ്യാൻ കഴിയും, ഇത് ഒപ്റ്റിക്കൽ ഫീൽഡിന്റെ തത്സമയ പ്രോഗ്രാമബിൾ നിയന്ത്രണം പ്രാപ്തമാക്കുന്നു. ലളിതമായ നിർമ്മാണം, കുറഞ്ഞ ചെലവ്, കുറഞ്ഞ വൈദ്യുതി ഉപഭോഗം, നിയന്ത്രണത്തിന്റെ എളുപ്പം തുടങ്ങിയ ഗുണങ്ങളുള്ള ലിക്വിഡ് ക്രിസ്റ്റൽ അധിഷ്ഠിത SLM-കൾ ഒപ്റ്റിക്കൽ കമ്മ്യൂണിക്കേഷൻ, ഒപ്റ്റിക്കൽ കമ്പ്യൂട്ടിംഗ്, ക്വാണ്ടം ഇൻഫർമേഷൻ പ്രോസസ്സിംഗ് തുടങ്ങിയ മേഖലകളിൽ ശ്രദ്ധേയമായ പ്രകടനം കാഴ്ചവച്ചിട്ടുണ്ട്. സമീപ വർഷങ്ങളിൽ, ഒപ്റ്റിക്കൽ സാങ്കേതികവിദ്യകളുമായി കൃത്രിമ ബുദ്ധി (AI) സംയോജിപ്പിക്കുന്നത് ഒരു വിപ്ലവത്തിന് കാരണമായി. ഒപ്റ്റിക്കൽ ഫീൽഡ് മോഡുലേഷനുള്ള ഒരു പ്രധാന ഉപകരണമെന്ന നിലയിൽ, ആഴത്തിലുള്ള പഠനവും ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകളും ഉപയോഗിച്ച് ശാക്തീകരിക്കപ്പെട്ട SLM-കൾ അഭൂതപൂർവമായ പ്രയോഗ സാധ്യതകൾ പ്രകടമാക്കുന്നു.

സംയോജനത്തിന്റെ ശക്തി: ആഴത്തിലുള്ള പഠനം സ്പേഷ്യൽ ലൈറ്റ് ഫീൽഡ് മോഡുലേഷനുമായി പൊരുത്തപ്പെടുമ്പോൾ

ഡീപ്പ് ലേണിംഗ് (DL), ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ (NN), മെഷീൻ ലേണിംഗ് (ML) എന്നിവ ഡാറ്റാധിഷ്ഠിത മോഡലുകൾ വഴി സങ്കീർണ്ണമായ ജോലികൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നു. ഉയർന്ന സമാന്തരത്വം, കുറഞ്ഞ ലേറ്റൻസി, കുറഞ്ഞ വൈദ്യുതി ഉപഭോഗം എന്നിവയാൽ സവിശേഷതയുള്ള ഒപ്റ്റിക്കൽ സിസ്റ്റങ്ങൾക്ക് ഈ സാങ്കേതികവിദ്യകളുമായി സംയോജിപ്പിക്കുമ്പോൾ പരമ്പരാഗത ഇലക്ട്രോണിക് കമ്പ്യൂട്ടിംഗിന്റെ തടസ്സങ്ങൾ മറികടക്കാൻ കഴിയും. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെ ഉയർച്ച, പ്രത്യേകിച്ച് സ്പേഷ്യൽ ലൈറ്റ് മോഡുലേറ്റർ (SLM) സാങ്കേതികവിദ്യയുമായി ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിന്റെ സംയോജനം, ഈ മേഖലയിൽ വിപ്ലവകരമായ മാറ്റങ്ങൾ കൊണ്ടുവരുന്നു.

ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകളുടെ ഒരു വിപുലീകരണമായ ഡീപ് ലേണിംഗ്, ഒന്നിലധികം ലെയറുകളുള്ള നോൺ-ലീനിയർ പരിവർത്തനങ്ങളിലൂടെ (കൺവല്യൂഷണൽ ലെയറുകൾ, റിക്കറന്റ് ലെയറുകൾ എന്നിവ) ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള സവിശേഷതകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നു. ഡീപ് ലേണിംഗിന്റെ പ്രധാന അടിസ്ഥാന മാതൃകകളിൽ കൺവല്യൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ (CNN-കൾ), റിക്കറന്റ് ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ (RNN-കൾ), ജനറേറ്റീവ് അഡ്വർസേറിയൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ (GAN-കൾ) എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. സമീപ വർഷങ്ങളിൽ, മെഷീൻ ലേണിംഗിലെ പുരോഗതി, പ്രത്യേകിച്ച് ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്താൽ നയിക്കപ്പെടുന്നത്, വ്യാപകമായ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലേക്ക് നയിച്ചു. ഒപ്റ്റിക്കൽ ഇമേജിംഗ് കണ്ടെത്തലും ഒപ്റ്റിക്കൽ കമ്പ്യൂട്ടിംഗും.

ഒരു സ്പേഷ്യൽ ലൈറ്റ് മോഡുലേറ്ററിന്റെ (SLM) പ്രധാന ധർമ്മം വോൾട്ടേജിലൂടെ ദ്രാവക ക്രിസ്റ്റൽ തന്മാത്രകളുടെ വിന്യാസം നിയന്ത്രിക്കുക എന്നതാണ്, അതുവഴി സംഭവപ്രകാശത്തിന്റെ ആംപ്ലിറ്റ്യൂഡ് അല്ലെങ്കിൽ ഘട്ടം സ്പേഷ്യലി ഡിസ്ട്രിബ്യൂട്ടഡ് രീതിയിൽ മോഡുലേറ്റ് ചെയ്യുക എന്നതാണ്. ഫേസ്-ടൈപ്പ് SLM-കൾക്ക് 0-2π പരിധിയിൽ ഫേസ് മോഡുലേഷൻ നേടാൻ കഴിയും, ഇത് ബീം പരിവർത്തനത്തിനായി വേവ്ഫ്രണ്ടിന്റെ കൃത്യമായ നിയന്ത്രണം പ്രാപ്തമാക്കുന്നു. മറുവശത്ത്, ട്രാൻസ്മിസീവ് SLM-കൾ പ്രാഥമികമായി ആംപ്ലിറ്റ്യൂഡ്-ടൈപ്പ് ആണ്, ഔട്ട്‌പുട്ട് ലൈറ്റിന്റെ തീവ്രത മാറ്റുന്നതിന് പോളറൈസറുകളും അനലൈസറുകളും സംയോജിപ്പിച്ച് ലിക്വിഡ് ക്രിസ്റ്റൽ ലൈറ്റ് വാൽവുകളുടെ ഒപ്റ്റിക്കൽ റൊട്ടേഷൻ ഇഫക്റ്റ് ഉപയോഗിക്കുന്നു. ആഴത്തിലുള്ള പഠന രീതികൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നതിലൂടെ, പാരാമീറ്റർ-ഫ്രീ ഡിഫ്രാക്ഷൻ ഫോക്കസിംഗ്, മെച്ചപ്പെടുത്തിയ റെസല്യൂഷൻഇറ്ററേറ്റീവ് ഫേസ് ഇമേജിംഗ്, സൂപ്പർ-റെസല്യൂഷൻ ഇമേജിംഗ്, ഗോസ്റ്റ് ഇമേജിംഗ് തുടങ്ങിയ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ ഗണ്യമായ പുരോഗതിയിലേക്ക് നയിക്കുന്നു.

ഹസാങ്കേതിക മുന്നേറ്റങ്ങൾ: ഇന്റലിജന്റ് SLM-കളുടെ സാധാരണ ആപ്ലിക്കേഷൻ സാഹചര്യങ്ങൾ

ഹോളോഗ്രാമുകൾ കണക്കുകൂട്ടുന്നതിനുള്ള പരമ്പരാഗത രീതികൾ പലപ്പോഴും ഗെർച്ച്‌ബർഗ്-സാക്സ്റ്റൺ (GS) പോലുള്ള ആവർത്തന അൽഗോരിതങ്ങളെയാണ് ആശ്രയിക്കുന്നത്. ഈ അൽഗോരിതങ്ങൾ നന്നായി സ്ഥാപിതമാണെങ്കിലും, അവയ്ക്ക് കുറഞ്ഞ കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ കാര്യക്ഷമതയുണ്ട്, പ്രത്യേകിച്ച് സങ്കീർണ്ണമായ പ്രകാശ മണ്ഡലങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുമ്പോഴോ തത്സമയ നിയന്ത്രണം ആവശ്യമായി വരുമ്പോഴോ, അവയുടെ പരിമിതികൾ കൂടുതൽ വ്യക്തമാകുമ്പോൾ. ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിന്റെ ആമുഖം ഈ തടസ്സം പരിഹരിക്കുന്നതിന് ഒരു പുതിയ സമീപനം വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.

GS-CNN രീതിയുടെ ഫ്ലോചാർട്ട്

2021-ൽ, പരമ്പരാഗത ഗെർച്ച്‌ബെർഗ്-സാക്സ്റ്റൺ (GS) അൽഗോരിതം കൺവല്യൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകളുമായി സംയോജിപ്പിച്ച് GS-CNN ഹൈബ്രിഡ് അൽഗോരിതത്തിന് ഒരു ആഭ്യന്തര ഗവേഷണ സംഘം തുടക്കമിട്ടു. ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകളുടെ ശക്തമായ നോൺലീനിയർ മാപ്പിംഗ് കഴിവുകൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തിക്കൊണ്ടാണ് ഈ രീതി GS അൽഗോരിതത്തിന്റെ സ്ഥിരത നിലനിർത്തുന്നത്, കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ കാര്യക്ഷമത ഗണ്യമായി മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു. പരമ്പരാഗത GS അൽഗോരിതം ഉപയോഗിച്ച് ലഭിച്ച ഫലങ്ങളെ അപേക്ഷിച്ച് GS-CNN രീതി ഉപയോഗിച്ച് സൃഷ്ടിക്കുന്ന ബെസ്സൽ വോർടെക്സ് ബീമുകൾ ശ്രദ്ധേയമായി കുറഞ്ഞ റൂട്ട് മീഡിയൻ സ്‌ക്വയർ പിശകും (RMSE) ഉയർന്ന ഡിഫ്രാക്ഷൻ കാര്യക്ഷമതയും (DE) കാണിക്കുന്നു.

GS-CNN രീതിയുടെ സിമുലേഷൻ പരീക്ഷണ ഫലങ്ങൾ

(എ)～(സി) ബെസൽ ബീമുകളുടെ ലക്ഷ്യ തീവ്രത വിതരണങ്ങൾ; (ഡി)～(എഫ്) ജനറേറ്റ് ചെയ്ത വോർടെക്സ് ബീമുകളുടെ ഔട്ട്പുട്ട് തീവ്രത വിതരണങ്ങൾ; (ജി)～(i) ജനറേറ്റ് ചെയ്ത വോർടെക്സ് ബീമുകളുടെ LC-SLM ഫേസ് ഹോളോഗ്രാമുകൾ

GS-CNN രീതി ഉപയോഗിച്ച്, ഗവേഷകർ വ്യത്യസ്ത ടോപ്പോളജിക്കൽ ചാർജുകളുള്ള ബെസൽ ബീമുകൾ വിജയകരമായി സൃഷ്ടിച്ചു, ഉയർന്ന ബീം ഗുണനിലവാരം നിലനിർത്തിക്കൊണ്ട് കണക്കുകൂട്ടൽ സമയം ഗണ്യമായി കുറച്ചു. ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിന്റെ സംയോജനം സിസ്റ്റത്തെ പ്രകാശ മണ്ഡല പ്രചാരണത്തിന്റെ സങ്കീർണ്ണമായ ഭൗതിക പ്രക്രിയകൾ പഠിക്കാൻ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു, അതുവഴി ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള ഹോളോഗ്രാമുകൾ വേഗത്തിൽ ഉത്പാദിപ്പിക്കുന്നു. പരമ്പരാഗത രീതികളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ, ഇൻപുട്ട് പ്രകാശ മണ്ഡല ഊർജ്ജത്തിന്റെ ഒരു വലിയ അനുപാതം ഫലപ്രദമായി വ്യതിചലിപ്പിക്കപ്പെടുന്നു, കൂടാതെ തീവ്രത വിതരണവും ലക്ഷ്യ വിതരണവും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം ഗണ്യമായി കുറയുന്നു, ഇത് ഒപ്റ്റിക്കൽ ട്വീസറുകൾ, മൈക്രോപാർട്ടിക്കിൾ കൃത്രിമത്വം പോലുള്ള ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് കൂടുതൽ വിശ്വസനീയമായ പ്രകാശ സ്രോതസ്സ് നൽകുന്നു.

ഹോളോഗ്രാഫിക് ഒപ്റ്റിക്കൽ ട്വീസറുകൾ: SLM-കളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഞങ്ങളുടെ കമ്പനി വികസിപ്പിച്ചെടുത്ത ഹോളോഗ്രാഫിക് ഒപ്റ്റിക്കൽ ട്വീസറുകൾ സിസ്റ്റം, ഒരു കമ്പ്യൂട്ടർ വഴി ഹോളോഗ്രാഫിക് ഇമേജുകളുടെ തത്സമയ ലോഡിംഗും പരിവർത്തനവും പ്രാപ്തമാക്കുന്നു. ഇത് ഒബ്ജക്റ്റീവ് ലെൻസിന്റെ ഫോക്കൽ തലത്തിൽ ആവശ്യമുള്ള പ്രകാശ മണ്ഡലം സൃഷ്ടിക്കുന്നു, ഇത് ഒരു അറേയ്ക്കുള്ളിലെ ഏത് ഒപ്റ്റിക്കൽ ട്രാപ്പിലും സൂക്ഷ്മകണങ്ങളുടെ സ്വതന്ത്രമായ ഡൈനാമിക് കൃത്രിമത്വം അനുവദിക്കുന്നു.

ഹോളോഗ്രാഫിക് ഒപ്റ്റിക്കൽ ട്വീസർ സിസ്റ്റം

ഹോളോഗ്രാഫിക് ഒപ്റ്റിക്കൽ ട്വീസറുകൾ സാങ്കേതികവിദ്യയ്ക്ക്, സംഭവപ്രകാശത്തിന്റെ തരംഗമുഖം മോഡുലേറ്റ് ചെയ്തുകൊണ്ട്, ലാഗുറെ-ഗൗസിയൻ ബീമുകൾ, ബെസൽ ബീമുകൾ, എയർ ബീമുകൾ തുടങ്ങിയ പ്രത്യേക മോഡുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഒപ്റ്റിക്കൽ ട്രാപ്പുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും. ഇത് സൂക്ഷ്മകണങ്ങളുടെ ഭ്രമണം, ഗതാഗതം, തരംതിരിക്കൽ തുടങ്ങിയ പ്രവർത്തനങ്ങൾ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.

റിയൽ-ടൈം 3D ഹോളോഗ്രാഫിക് ഇമേജിംഗ്: പരമ്പരാഗത റെൻഡറിംഗിന്റെ പരിധിക്കപ്പുറം

2025 ജൂലൈയിൽ, സ്റ്റാൻഫോർഡ് യൂണിവേഴ്സിറ്റിയും മെറ്റയും ചേർന്ന് 3 മില്ലിമീറ്റർ മാത്രം കനമുള്ള ഒരു VR ഹെഡ്സെറ്റ് ലോകത്തിന് മുന്നിൽ പ്രദർശിപ്പിച്ചു. ഈ ഉപകരണം സ്പേഷ്യൽ ലൈറ്റ് മോഡുലേറ്ററുകളും (SLM-കൾ) വേവ്ഗൈഡ് സാങ്കേതികവിദ്യയും കൃത്രിമബുദ്ധി അൽഗോരിതങ്ങളുമായി സംയോജിപ്പിച്ച്, ഉപയോക്താവിന്റെ കണ്ണുകളിലേക്ക് യഥാർത്ഥ ഹോളോഗ്രാഫിക് ചിത്രങ്ങൾ നേരിട്ട് പ്രൊജക്റ്റ് ചെയ്യുന്നു, ഇത് ധാരണയിലും സ്പർശനത്തിലും അവിശ്വസനീയമാംവിധം യാഥാർത്ഥ്യബോധമുള്ള ഒരു ദൃശ്യാനുഭവം സൃഷ്ടിക്കുന്നു.

ഹോളോഗ്രാഫിക് ഇമേജിംഗ് സാങ്കേതികവിദ്യ ലബോറട്ടറിയിൽ നിന്ന് വാണിജ്യ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലേക്ക് അതിശയിപ്പിക്കുന്ന വേഗതയിൽ നീങ്ങുന്നു, ഡീപ് ലേണിംഗിന്റെയും സ്പേഷ്യൽ ലൈറ്റ് മോഡുലേറ്ററുകളുടെയും ആഴത്തിലുള്ള സംയോജനമാണ് പ്രധാന പ്രേരകശക്തി. എംഐടിയിലെ ഷി ലിയാങ് ടീം AR/VR-നുള്ള 3D ഹോളോഗ്രാഫിക് ഇമേജിംഗ് കമ്പ്യൂട്ടേഷനുകൾ ത്വരിതപ്പെടുത്തുന്നതിന് കൺവല്യൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ (CNN-കൾ) ഉപയോഗപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്, ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത ടെൻസർ കൺവല്യൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്ക് ഭൗതികശാസ്ത്രത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള കണക്കുകൂട്ടലുകളേക്കാൾ വേഗത്തിൽ നിരവധി ഓർഡറുകൾ പ്രവർത്തിക്കുന്നു. അതുപോലെ, സ്റ്റാൻഫോർഡ് സർവകലാശാലയിലെ സുയോൺ ചോയ് ടീം പൈടോർച്ച് ചട്ടക്കൂടിനുള്ളിൽ സിഎൻഎന്നുകൾ ഉപയോഗിച്ചു, സ്പേഷ്യൽ ലൈറ്റ് മോഡുലേറ്ററുകൾ ഉപയോഗിച്ച് 3D ഹോളോഗ്രാഫിക് ഇമേജിംഗിൽ അഭൂതപൂർവമായ ഇമേജ് ഗുണനിലവാരം കൈവരിക്കുന്നു. ഉയർന്ന പുതുക്കൽ നിരക്കുകളും ഉയർന്ന ഘട്ടം കൃത്യതയും ഉൾക്കൊള്ളുന്ന ഞങ്ങളുടെ കമ്പനിയുടെ സ്വയം വികസിപ്പിച്ച SLM ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ, അത്തരം AI- നിയന്ത്രിത ഹോളോഗ്രാഫിക് അൽഗോരിതങ്ങൾക്ക് അനുയോജ്യമായ ഒരു ഹാർഡ്‌വെയർ പ്ലാറ്റ്‌ഫോം നൽകുന്നു, ഇത് തത്സമയ ഹോളോഗ്രാഫിക് ഇമേജ് ജനറേഷൻ സാധ്യമാക്കുന്നു.

കളർ ഹോളോഗ്രാഫിക് സിസ്റ്റം

ഞങ്ങളുടെ കമ്പനിയുടെ സ്വയം വികസിപ്പിച്ചെടുത്ത കളർ ഹോളോഗ്രാഫിക് സിസ്റ്റം ഒരു ഫേസ്-ടൈപ്പ് ലിക്വിഡ് ക്രിസ്റ്റൽ സ്പേഷ്യൽ ലൈറ്റ് മോഡുലേറ്റർ (SLM) അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്. സമയ-വിഭജന മൾട്ടിപ്ലക്‌സിംഗ് തത്വത്തിലൂടെയാണ് ഇത് കളർ ഹോളോഗ്രാഫിക് പുനർനിർമ്മാണം കൈവരിക്കുന്നത്, ഇവിടെ R, G, B ലേസർ സ്രോതസ്സുകളും SLM-ലെ അനുബന്ധ മൂന്ന്-കളർ ഹോളോഗ്രാമുകളും പ്രകാശ മണ്ഡലത്തെ ഒരേ ക്രമാനുഗതമായ നിരക്കിൽ മോഡുലേറ്റ് ചെയ്യുന്നു. ഒരു വെളുത്ത സ്‌ക്രീൻ അല്ലെങ്കിൽ ഒരു CCD റിസീവർ ഉപയോഗിച്ച് കളർ ഹോളോഗ്രാഫിക് ചിത്രത്തിന്റെ നിരീക്ഷണം നേടാനാകും.

പരീക്ഷാ ഫലങ്ങൾ:

അവസാനം എഴുതിയത്

മെഷീൻ ലേണിംഗ്, ഡീപ് ലേണിംഗ്, ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ എന്നിവ "ടൂൾ-ആർക്കിടെക്ചർ-പാരഡൈം" എന്നതിന്റെ ഒരു പരിണാമപരമായ അടച്ച ലൂപ്പായി മാറുന്നു: ML രീതിശാസ്ത്ര ചട്ടക്കൂട് നൽകുന്നു, NN കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ഫൗണ്ടേഷൻ സ്ഥാപിക്കുന്നു, കൂടാതെ DL ആഴത്തിലുള്ള ആർക്കിടെക്ചറുകളിലൂടെ സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനുള്ള കഴിവ് അഴിച്ചുവിടുന്നു. AI, ഒപ്റ്റിക്കൽ സാങ്കേതികവിദ്യകളുടെ ആഴത്തിലുള്ള സംയോജനത്തോടെ, സ്പേഷ്യൽ ലൈറ്റ് മോഡുലേറ്ററുകൾ വിശാലമായ ഒരു വികസന ഇടത്തിലേക്ക് ചുവടുവെക്കുന്നു. ലൈറ്റ് ഫീൽഡ് പ്രോഗ്രാമിംഗിനായുള്ള "ഡൈനാമിക് ബ്രഷ്" എന്ന നിലയിൽ, ഡീപ് ലേണിംഗിന്റെ "ഇന്റലിജന്റ് അൽഗോരിതങ്ങളുമായി" സംയോജിപ്പിക്കുമ്പോൾ, SLM-കൾ ആധുനിക ഒപ്റ്റിക്കൽ സിസ്റ്റങ്ങളുടെ ഡിസൈൻ മാതൃക പുനർനിർമ്മിക്കുന്നു. ഭാവിയിൽ, അൽഗോരിതങ്ങളുടെയും ഹാർഡ്‌വെയറിന്റെയും ആഴത്തിലുള്ള സഹകരണത്തോടെ, SLM-AI സംയോജിത സിസ്റ്റങ്ങൾ ഒപ്റ്റിക്കൽ കമ്പ്യൂട്ടിംഗിന്റെയും ഇന്റലിജന്റ് പെർസെപ്ഷന്റെയും കോർ എഞ്ചിനായി മാറാൻ ഒരുങ്ങിയിരിക്കുന്നു.

റഫറൻസുകൾ:

[1] വെൻകി മാ, ഹുയിമിൻ ലു, ജിയാൻപിംഗ് വാങ്, തുടങ്ങിയവർ. സ്പേഷ്യൽ ലൈറ്റ് മോഡുലേറ്ററും ഡീപ് ലേണിംഗും അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള വോർട്ടക്സ് ബീം ജനറേഷൻ [J]. ഒപ്റ്റിക്സ് ജേണൽ, 2021, 41(11): 79-85.