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研究进展：UC王枫团队光学神经网络-光开关 | Science Advances

今日新材料 · 公众号 · · 2025-02-03 00:00

正文

光学神经网络Optical neural networks (ONNs)是深度学习极具前景的计算替代方案，这是因为固有线性操作的大规模并行性。然而，高能效和高度平行的光学非线性（光学神经网络ONNs中的关键部分）的开发，仍然是主要挑战。

近日，美国加利福尼亚大学伯克利分校（University of California，Berkeley）Qixin Feng，王枫Feng Wang等，在Science Advances上发文，利用非相干照明兼容的非线性光学微器件阵列nonlinear optical microdevice array (NOMA)，在单像素水平上，集成制造了液晶单元与硅光电二极管。

还制造了超过50万个像素的NOMA，每个像素都是整流线性单元的光学模拟，开关能量极低，低至每个像素100飞焦。还构建了光学多层神经网络。这一工作，有助于大规模和低功耗深度光学神经网络ONN、计算机视觉和实时光学图像处理。

Femtojoule optical nonlinearity for deep learning with incoherent illumination.

非相干照明时，深度学习的飞焦光学非线性。

图1 装置结构及工作原理

图2. 光开关动态特性。

图3. 光学飞焦线性整流单元femtojoule–rectified linear unit，ReLU和图像对比度增强。

图4.二元分类的机器学习ML-光学神经网络Optical neural networks，ONN。

文献链接

Qixin Feng et al. , Femtojoule optical nonlinearity for deep learning with incoherent illumination. Sci. Adv.11, eads4224 (2025).

DOI:10.1126/sciadv.ads4224

本文译自Science。

来源：今日新材料

声明：仅代表译者观点，如有不科学之处，请在下方留言指正！

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