2月7日，国际顶级期刊《自然•光子学》（Nature Photonics）在线发表了上海理工大学智能科技学院顾敏院士、张启明教授团队的一项突破性研究成果。该团队通过创新性将微型光学衍射神经网络（Diffractive Neural Networks, DN2s）与多模光纤集成，成功实现全光实时图像传输技术，该技术为医学内窥镜成像与下一代光通信系统等科研领域提供了革命性解决方案。相关论文第一作者为蔚浩义特聘副教授。
还原清晰影像 光信号处理无需传统“光电转换”步骤
“传统多模光纤因模式耦合易受弯折干扰，导致信号失真，如同透过毛玻璃看世界。”张启明解释说，“我们的光学神经网络就像在光纤末端安装了一台‘智能显微镜’，实时纠正畸变，还原清晰信息流。”
“我们采用3D双光子纳米光刻技术，在直径不足0.1毫米的多模光纤端面精准制造出多层微型光学衍射神经网络。” 蔚浩义介绍说，这一结构可直接在可见光波段对传输中的散斑图案进行振幅与相位信息的实时解析，无需经过传统AI技术所需的“光-电-算”转换步骤，首次实现了多模光纤内光信号的全光学智能处理。
值得一提的是，因为多模光纤能够承载的光学信息模式数量是传统单模光纤的数万倍，多模光纤图象传输技术在众多信息科学领域具有大量潜在价值。
容纳更高容量 大大促进光学人工智能技术发展
现有的内窥镜技术会出现图像失真，可能会漏检微小肿瘤，而此项新技术可提升图像分辨率与信噪比，结合深度学习算法，助力医生识别早期癌症特征。未来，患者可通过更小创伤的微型设备，获得接近病理切片级的实时影像，大幅提高肿瘤筛查效率。该技术未来还可直接应用于光纤内窥镜支持的精准医疗、微创脑神经细胞的实时成像研究等工作中。
此外，传统单模光纤受限于物理特性，带宽接近理论极限。现有的多模光纤虽可容纳更高容量，却因失真难以实用。全光实时图像传输技术还将助力实现超高速度的通信，为6G通信、元宇宙等超大数据场景铺路。
顾敏总结道：“这一技术成果为光学智能内窥镜技术和高速光通信技术的发展提供了支撑，是我们实现新一代的低能耗、高算力、高通量的光学人工智能技术征途中的一项重要突破。”
来源：上海科技报
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