近日，哈爾濱工業(yè)大學物理學院丁衛(wèi)強教授團隊在光計算研究中取得重要突破，相關成果以《部分相干衍射光學神經(jīng)網(wǎng)絡》(Partially Coherent Diffractive Optical Neural Network)為題發(fā)表在《光學》（Optica）上。研究團隊將光場的空間相干性引入到衍射光學神經(jīng)網(wǎng)絡中，突破了現(xiàn)有衍射光學神經(jīng)網(wǎng)絡僅能工作在相干光環(huán)境的局限，對衍射光學神經(jīng)網(wǎng)絡在真實環(huán)境中的應用具有重要價值。

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實驗裝置示意圖

作為光學計算的重要實現(xiàn)方式，衍射光學神經(jīng)網(wǎng)絡近年來在圖像處理、目標識別等領域取得了顯著成果。然而，目前絕大多數(shù)衍射光學神經(jīng)網(wǎng)絡的工作條件依賴于高度相干的光源（如激光），這在非相干光源環(huán)境下限制了其實際應用的拓展。針對這一問題，丁衛(wèi)強教授團隊從光的空間相干性維度出發(fā)，創(chuàng)新性地在衍射光學神經(jīng)網(wǎng)絡的設計中引入了與空間相干性相關的參數(shù)，提出了一種適用于任意空間相干性光源的訓練算法。這一方法突破了傳統(tǒng)訓練算法僅適用于相干光的局限性，使得衍射光學神經(jīng)網(wǎng)絡能夠在部分相干乃至非相干光源條件下進行有效訓練。

實驗結果表明，在測試光源相干性變化時，與相干光源下訓練的衍射光學神經(jīng)網(wǎng)絡相比，部分相干光下訓練的衍射光學神經(jīng)網(wǎng)絡展現(xiàn)出了更高的穩(wěn)健性。例如，在對手寫數(shù)字的識別任務中，部分相干條件下訓練的網(wǎng)絡識別準確率始終保持在82%以上，而相干光條件下訓練的網(wǎng)絡準確率則下降至26%。這一成果不僅顯著提升了衍射光學神經(jīng)網(wǎng)絡在低相干性乃至非相干性環(huán)境下的適用性，同時也為衍射光學神經(jīng)網(wǎng)絡的基本理論研究提供了新的視角。

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不同相干性光源下衍射光學神經(jīng)網(wǎng)絡的輸出結果

哈工大為論文第一署名單位，物理學院賈琦助理研究員為論文第一作者，物理學院丁衛(wèi)強教授、王健教授，新加坡國立大學仇成偉教授，上海理工大學顧敏院士為論文共同通訊作者。

該研究獲國家自然科學基金以及黑龍江省杰出青年基金項目支持。

論文鏈接：https://doi.org/10.1364/OPTICA.531919