早期的光學計算機被用於(yu) 做一些線性運算的計算(如傅立葉變換和相關(guan) 性),並主要国产成人在线观看免费网站於(yu) 模式識別和合成孔徑雷達。然而，隨著現代超大規模集成技術和高效算法的出現，基於(yu) 矽電路的數字信號處理變得如此快速和並行，以至於(yu) 模擬光學計算難以與(yu) 之匹敵。隨後出現的數字光計算將非線性光開關(guan) 與(yu) 取代電線的線性光互連(optical interconnections)相結合，並在1980年代得到了熱烈追捧。光互連在功耗方麵具有優(you) 勢；然而，在全光實現中，與(yu) 電子開關(guan) 相比，光開關(guan) 的功率低下和大尺寸抵消了這一優(you) 勢。因此，全光數字計算機還沒有競爭(zheng) 力。光學還被用於(yu) 不基於(yu) 布爾邏輯(Boolean logic)的非線性計算的實現，例如神經網絡的光學實現。原則上，神經網絡的密集連接性及其對噪聲和設備缺陷的相對魯棒性使它們(men) 成為(wei) 光學計算的一個(ge) 有前途的領域。
博覽：2021Nat Comput Sci可拓展的光學學習(xi) 算子
技術背景：
早期的光學計算機被用於(yu) 做一些線性運算的計算(如傅立葉變換和相關(guan) 性),並主要国产成人在线观看免费网站於(yu) 模式識別和合成孔徑雷達。然而，隨著現代超大規模集成技術和高效算法的出現，基於(yu) 矽電路的數字信號處理變得如此快速和並行，以至於(yu) 模擬光學計算難以與(yu) 之匹敵。隨後出現的數字光計算將非線性光開關(guan) 與(yu) 取代電線的線性光互連(optical interconnections)相結合，並在1980年代得到了熱烈追捧。光互連在功耗方麵具有優(you) 勢；然而，在全光實現中，與(yu) 電子開關(guan) 相比，光開關(guan) 的功率低下和大尺寸抵消了這一優(you) 勢。因此，全光數字計算機還沒有競爭(zheng) 力。光學還被用於(yu) 不基於(yu) 布爾邏輯(Boolean logic)的非線性計算的實現，例如神經網絡的光學實現。原則上，神經網絡的密集連接性及其對噪聲和設備缺陷的相對魯棒性使它們(men) 成為(wei) 光學計算的一個(ge) 有前途的領域。
當前不足：
近年來，人們(men) 對光學實現的神經網絡的興(xing) 趣日益濃厚，部分原因是需要管理的大型數據庫，對現有數字電子計算機的能力要求越來越高。設計一台可行的光學計算機(包括神經計算機)的關(guan) 鍵難題是將係統的線性部分(光學競爭(zheng) 優(you) 勢的來源)與(yu) 非線性元件和輸入-輸出接口相結合，同時保持光互連的速度和功率效率。
文章創新點：
基於(yu) 此，瑞士洛桑聯邦理工學院的Uğur Teğin(一作兼通訊)等人提出一種將光學係統的線性和非線性部分組合限製在一根多模光纖的一個(ge) 共享體(ti) 積內(nei) 的可擴展光學學習(xi) 算子(scalable optical learning operator,SOLO)解決(jue) 方案。並通過用於(yu) 單變量線性回歸、多變量線性回歸、麵部圖像的年齡預測、音頻語音分類和 X 射線圖像任務的 COVID-19 診斷等實驗，證明了基於(yu) 多模光纖的模擬光學計算機具有高能效、通用性，並且獲得的性能可與(yu) 數字計算機相媲美。
（1）將光學的三維連通性與(yu) 光纖提供的長相互作用長度和橫向限製相結合，這使得在相對較低的光功率下實現光學非線性成為(wei) 可能。
（2）在多模光纖中密集支持的大量空間模式既保持了光學的傳(chuan) 統高並行度特性，又保持了緊湊的外形。
（3）国产成人在线观看免费网站百萬(wan) 像素空間光調製器(spatial light modulator,SLM)和相機，多模光纖的二維輸入和輸出接口可以維持大的信息處理吞吐量。
原理解析：
在機器學習(xi) 研究中，對輸入數據做各種各樣的非線性變換來學習(xi) 隱藏在數據中的複雜關(guan) 係。作者利用高光強(125kHz重複率,10ps脈衝(chong) 的釔光纖激光器(Amplitude Laser Satsuma)。脈衝(chong) 集中在1,033nm附近，寬度為(wei) 10nm)的輸入模式在多模光纖(5m的商用GRIN 50/125 MMF，NA為(wei) 0.2，對於(yu) 給定的激發，這種光纖允許每個(ge) 偏振有 120 個(ge) 模式)裏傳(chuan) 輸產(chan) 生的非線性映射關(guan) 係作為(wei) 機器學習(xi) 的物理實現。
(1) 空間調製(SLM實現，Holoeye Pluto-NIRII )強脈衝(chong) 激光攜帶的輸入數據信息，空間調製光束經透鏡傅裏葉變換後聚焦在光纖的入射麵。耦合到光纖每個(ge) 模式的光量(amount of light)由入射光振幅和模式分布(mode profile)之間的內(nei) 積給出。
(2) 在光纖中傳(chuan) 輸時，最初的複模式係數隨著時空線性和非線性效應發生演變。信息的非線性變換由光纖模式之間的非線性能量交換完成。
(3) 光纖出射端的變換後的信息成像在相機上。像的每一個(ge) 像素作為(wei) 線性回歸或單層神經分類算法的輸入特征來估計SLM上輸入的本體(ti) (identity)。
鑒於(yu) 光纖和激光源的特性，多模光纖執行的輸入-輸出操作是固定的和高度非線性的。通過將光域中的固定非線性多模光纖(MMF)映射與(yu) 單層數字神經網絡(決(jue) 策層)相結合來實現可重構處理器，該網絡訓練使用大量輸入-輸出對數據集識別相機上記錄的輸出。原理圖如圖1所示。
實驗結果
圖2a,b,c,d分別為(wei) 鮑魚數據集的線性回歸結果、人臉數據集的線性回歸結果、音頻數據集數字和演講者分類的混淆矩陣。e，年齡預測數據集的損失函數(均方誤差)的演變。f，使用音頻數據集進行數字分類的準確性和損失函數(分類交叉熵)的演變。g，使用音頻數據集進行說話人分類的準確性和損失函數(分類交叉熵)的演變。
附錄：
參考文獻：Teğin, U., Yıldırım, M., Oğuz, İ. et al. Scalable optical learning operator. Nat Comput Sci 1, 542–549 (2021).
DOI：https://doi.org/10.1038/s43588-021-00112-0
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