全光学的OAMモード分類に向けた領域ベースのエネルギールーティングによるバイナリスポットマップ単層回折ネットワーク

軌道角運動量（OAM）ビームは、その複雑な位相構造と空間的に広がったエネルギー分布を持つため、限定的な変調自由度の下では、適切に分離された連続的な出力パターンへのマッピングが困難であり、単層の位相限定回折ニューラルネットワークによるOAMモード分類は困難な課題となっている。このミスマッチを解消するため、本研究では、領域ベースのエネルギールーティングによるOAMモード分類を実現するバイナリスポットマッピング単層回折ニューラルネットワーク（BS-D2NN）を提案する。これにより、低システム複雑度かつ直接的な領域ベースの光学的読み出しが可能な、コンパクトな全光エネルギールーティングソリューションが提供される。実験結果により、提案したBS-D2NNは、非乱流条件下で93.89%の総合分類精度を達成し、モード分類および空間デマルチプレキシングのために、光エネルギーをクラス固有のターゲット領域へ効果的にルーティングすることが示された。さらに補足実験により、ネットワークアーキテクチャや最適化原理を変更することなく、条件に応じた再学習を行うことで、同一のフレームワークが乱流条件下でも適用可能であることが示された。