衍射互连:使用衍射网络进行全光学变换操作
Deniz Mengu1,2,3, Yifan Zhao1,3, Anika Tabassum1,3
1Electrical and Computer Engineering Department, University of California, Los Angeles, CA, 90095, USA.
Nanophotonics (Berlin, Germany)
|December 5, 2024
概括
深度学习工程衍射光学网络执行全光学换操作. 这些网络为通信和数据处理应用提供可扩展,节能的互连.
科学领域:
- 光学和光子学 在光学和光子学.
- 深度学习 (Deep Learning) 是一种深度学习.
- 计算科学 计算科学
背景情况:
- 转换矩阵对于通信,信息安全和数据处理至关重要.
- 对换运算符的光学实现需要节能,快速和紧的平台来实现大型互连.
研究的目的:
- 开发能够进行全光学换操作的衍射光学网络.
- 为了实现可扩展的互连,使用波长尺度结构的被动传输层.
主要方法:
- 使用深度学习设计衍射光学网络.
- 设计的波长尺度结构化的被动传输层.
- 开发了耐失调的衍射设计.
- 实验证明了在特拉赫兹 (THz) 频率的运行.
主要成果:
- 衍射光学网络可以通过数十万个相互连接执行变换操作.
- 网络容量尺度与衍射层和可训练元素的数量.
- 证明了对任意排列操作的不对齐耐受性设计.
- 在THz频谱中运行的衍射变换网络的第一次实验演示.
结论:
- 衍射变换网络为全光学变换操作提供了可扩展和高效的方法.
- 这些网络在安全,图像加密,数据处理和电信方面有潜在的应用,特别是THz无线网络.
- 开发的设计解决了诸如对齐和衍射效率等实际挑战.


