上海理工大學(xué)智能科技學(xué)院的研究團(tuán)隊(duì)近日取得了一項(xiàng)光學(xué)領(lǐng)域的重大突破。由顧敏院士和張啟明教授領(lǐng)銜的科研小組成功開(kāi)發(fā)出一種超快速的卷積光學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ONN），該技術(shù)能夠在不依賴光學(xué)記憶效應(yīng)的情況下，對(duì)散射介質(zhì)后的物體進(jìn)行高效、清晰的成像。這項(xiàng)成果不僅對(duì)傳統(tǒng)光學(xué)成像技術(shù)提出了挑戰(zhàn)，還進(jìn)一步證明了卷積網(wǎng)絡(luò)在人工智能領(lǐng)域的廣闊應(yīng)用前景。

該研究成果于6月14日在《科學(xué)進(jìn)展》雜志上發(fā)表，題為“基于超快卷積光學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非記憶效應(yīng)散射成像”。張雨超特聘研究員作為第一作者，顧敏和張啟明擔(dān)任共同通訊作者。

張雨超介紹，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）作為人工智能領(lǐng)域的核心架構(gòu)，自Hubel和Wiesel在1981年提出視覺(jué)皮層結(jié)構(gòu)并獲得諾貝爾獎(jiǎng)以來(lái)，已經(jīng)在圖像處理和模式識(shí)別領(lǐng)域取得了巨大成功。然而，將CNN應(yīng)用于光學(xué)領(lǐng)域卻面臨著諸多挑戰(zhàn)，尤其是電子信號(hào)與光學(xué)信號(hào)之間的轉(zhuǎn)換問(wèn)題。

為了解決這一難題，研究團(tuán)隊(duì)提出了一種全光學(xué)的解決方案。他們構(gòu)建了一個(gè)多階段的卷積網(wǎng)絡(luò)ONN，利用光學(xué)原理直接在光域中進(jìn)行卷積網(wǎng)絡(luò)操作，實(shí)現(xiàn)了真正的光速計(jì)算。這一創(chuàng)新技術(shù)不僅極大地提高了成像速度，還顯著提升了成像質(zhì)量，使得在復(fù)雜散射環(huán)境中的成像成為可能。

值得一提的是，這項(xiàng)技術(shù)還具備多任務(wù)處理能力。通過(guò)簡(jiǎn)單地調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，同一ONN能夠同時(shí)執(zhí)行多種不同的圖像處理任務(wù)，這在光學(xué)人工智能領(lǐng)域尚屬首次。張啟明教授表示，這種靈活性和效率的結(jié)合為光學(xué)成像技術(shù)開(kāi)辟了新的道路。

展望未來(lái)，顧敏院士表示，隨著技術(shù)的不斷完善和發(fā)展，卷積光學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將在自動(dòng)駕駛、機(jī)器人視覺(jué)、醫(yī)學(xué)成像等多個(gè)領(lǐng)域發(fā)揮更大作用。這項(xiàng)技術(shù)的突破將為人類生活帶來(lái)更多便利，為科學(xué)研究提供更強(qiáng)大的工具。