Desain jeung panalungtikan ékspériméntal orbitalangular momentum multiplexing holografi dumasar kana difraksi optik jaringan saraf

Inpormasi Tesis:

Kalayan ngembangkeun jaringan saraf, panalungtikan ngeunaan jaringan saraf optik (ONN) parantos nampi perhatian anu lega. Mimitian ti téori dasar tina élmu optik difraksi, lampu sumebar, gangguan optik, sarta transformasi Fourier optik, peneliti geus hasil ngawujudkeun operasi linier optik tina jaringan neural ku ngagunakeun rupa-rupa alat jeung bahan optik, sarta salajengna dioptimalkeun prediksi jeung kamampuhan inferensi ONN ku ngawanohkeun kristal optik, alat cahaya photovoltaic, sarta fungsi nonspatial modulasi optik modulasi nonspatial. greatly facilitated ngembangkeun jaringan saraf optik. Dumasar kana ciri fléksibel tur programmable tina modulator lampu spasial, nyadiakeun bantuan gede pikeun optimasi sarta palaksanaan eksperimen tina jalur optik.

Gbr.1. Diagram skéma tina setelan ékspérimén pikeun OAM multiplexing holografi dumasar kana ODNN. Peta fase spiral sareng hologram multiplexing OAM dimuat kana SLM1 sareng SLM2, masing-masing. Saatos nyaring sareng ékspansi sinar, cahaya anu koheren dimodulasi janten sinar vortex ku SLM1, anu disinarikeun kana SLM2 pikeun ngodekeun inpormasi target anu aya dina hologram multiplexing OAM. Tungtungna, gambar target direkonstruksi dina kaméra.

Gbr.2. Diagram skéma tina prosés fisik OAM multiplexing holografi dumasar kana ODNN. Hologram multiplexing OAM anu dioptimalkeun dianggo pikeun ngarekonstruksikeun gambar target anu cocog dina irradiasi cahaya vortex anu béda.

Gbr.3. Struktur jaringan neural pikeun holografi multiplexing OAM dumasar kana ODNN.Prosés fisik holografi multiplexing OAM dilaksanakeun salaku prosés rambatan maju ODNN. Salila fase latihan, fase spiral jeung gambar target sampel dipaké salaku inputs jeung labél fungsi evaluasi pikeun jaringan neural.

Gbr.4. Flowchart desain sakabéh OAM multiplexing holografi dumasar kana ODNN, dimana prosés fisik dina Gambar 1 dilaksanakeun salaku prosés rambatan maju tina jaringan neural. Dina hiji iterasi, peta fase spiral sareng gambar udagan dilebetkeun kana ODNN, sareng hologram multiplexing OAM diropéa ngaliwatan rambatan maju, itungan fungsi évaluasi, sareng turunan gradién. A epoch latihan diwangun ku sababaraha iterations, sarta unggal peta fase spiral jeung gambar target dina set data latihan ieu input kana ODNN pikeun iteratively ngaoptimalkeun OAM multiplexing hologram. Prosés latihan lengkep diwangun ku sababaraha epochs, sarta konvergénsi algoritma ditangtukeun ku mantau nilai fungsi evaluasi rata unggal epoch, nyaeta, naha kualitas Imaging euweuh ngaronjatkeun.

Gbr.5. Hasil simulasi OAM multiplexing holografi dumasar kana ODNN. (a) Gambar inténsitas cahaya anu dinormalisasi tina 36 target anu direkonstruksi ku holografi handapeun 36 balok vortex anu béda, kalayan nomer di pojok katuhu handap ngalambangkeun muatan topologis anu cocog tina balok vortex input. (b) Gambar inténsitas cahaya anu dinormalisasi tina angka "0" dina rekonstruksi holografik, kalayan peta fase spiral input anu saluyu di pojok katuhu handap, sareng inset di handap nunjukkeun gambar anu digedékeun tina aréa piksel 29 × 29 di sabudeureun hiji titik cahaya dina gambar anu direkonstruksi, sareng profil inténsitasna.

Gbr.6. Babandingan kualitas pencitraan antara métode ODNN jeung métode klasik. (ad) ngagambarkeun hasil ngabandingkeun MSE, σim 2, η jeung SNR. Unggal indikator ieu simulated jeung diitung keur 2-36 kuantitas target. Garis beureum jeung biru ngagambarkeun nilai indikator métode klasik jeung métode ODNN, masing-masing. Bagan bar konéng ngagambarkeun perséntase perbaikan kinerja métode ODNN dibandingkeun jeung métode klasik. Garis putus-putus konéng ngagambarkeun persentase paningkatan kinerja rata-rata dina sadaya kuantitas target.

Gbr. 7. Hasil ékspérimén OAM multiplexing holografi dumasar kana ODNN. Baris kahiji ngagambarkeun peta fase spiral input l = 3, −3, 8, −8, 13, −13, baris kadua ngagambarkeun gambar inténsitas cahaya dinormalisasi tina udagan rekonstruksi simulated pakait, jeung baris katilu ngagambarkeun inténsitas cahaya gambar dinormalisasi tina target rekonstruksi diala dina percobaan. Nilai di kénca luhur jeung katuhu handap tina simulasi jeung hasil ékspérimén ngagambarkeun η (%) jeung SNR (dina angka), mungguh.

Parameter modulator cahaya spasial anu digunakeun dina ieu percobaan nyaéta kieu:

Sajaba ti éta, kami geus dibuka versi reflectivity tinggi sarua modulator lampu spasial FSLM-2K70-P02HR, nu boga reflectivity leuwih ti 95%.

2K × 2K Reflectivity Luhur & Garapan Optik Tinggi Produk Anyar

Anyar-anyar ieu, perusahaan kami parantos ngaluncurkeun deui réfléktifitas anu luhur sareng séri pamanfaatan optik anu luhur tina modulator cahaya spasial fase-tipe reflective FSLM-2K73-P02HR, kalayan desain permukaan target kuadrat anu ageung, linearitas fase tinggi, sareng bit-jero anu luhur, anu ningkatkeun utilization optik sareng ningkatkeun presisi modulasi dina waktos anu sami, sareng teras-terasan pikeun ningkatkeun panalungtikan sareng ningkatkeun kamajuan ilmiah.

Ditulis dina tungtung:

Jaringan saraf optik ngagunakeun sistem optik pikeun ngalakukeun learning mesin, sarta modulators lampu spasial, salaku alat modulasi widang optik penting, boga kaunggulan alam lamun dilarapkeun ka jaringan neural optik, nawarkeun poténsi gede pikeun komputasi skala badag paralel, ultra-low-daya operasi, sarta respon-speed tinggi. Jaringan saraf optik, salaku téknologi cross canggih antara widang élmu optik jeung widang kecerdasan jieunan, megatkeun ngaliwatan watesan téhnologis jaringan neural jieunan tradisional, sarta diharepkeun bisa dilarapkeun jeung dimekarkeun dina widang biomedicine, komunikasi informasi optik, jeung visi mesin.

link artikel: https://doi.org/10.1364/OE.538350