最新研究光网络整形光脉冲量子认知

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光网络（Opticalnetworking）是一种使用光脉冲编码的信号在各种类型的电信网络中传输信息的通信方式，包括跨大城市和区域区域的有限范围的局域网（LAN）、或广域网（WAN）、以及长途的国家、国际和越洋网络。它是一种光通信形式，通常依靠光放大器，激光器或LED以及波分复用（WDM）来传输大量数据，通常跨光纤电缆传输。因为它能够实现极高的带宽，所以它广泛应用于互联网和电信网络，可以传输绝大多数的人类信息和机器对机器的信息。加州大学洛杉矶分校技术进步工程学院的研究团队，开发了一种通过创建由专门设计的层组成的物理网络来成形光脉冲的新方法。这些层通过使用深度学习进行设计，然后使用3D打印技术进行制造，依次堆叠在一起，形成一个光网络，该光网络能够使用光波和光衍射来执行各种计算任务。过去的研究表明，使用这些深度学习设计的衍射网络来对图像进行全光学分类和识别。该最新研究结果论文发表在最近的《自然通讯》上，所创建了衍射光网络可以吸收输入光脉冲并将其穿过经过特殊设计的层，以使输出脉冲整形，从而使光网络成为所需的时间波形。首次在电磁频谱的太赫兹部分演示了这种脉冲整形网络，显示了各种形式的太赫兹脉冲的合成。通过在连续的波长范围内精确地控制宽带输入脉冲的相位和幅度，证明了具有不同脉冲宽度的不同脉冲形状的产生。这种脉冲整形方法由不消耗功率的无源衍射层组成，可直接应用于例如量子级联激光器、固态电路、和粒子加速器产生的太赫兹脉冲。这种基于深度学习的方法的另一个主要优点是它用途广泛，并且无论其偏振态、光束质量或像差如何，都可以轻松地改造太赫兹脉冲。加州大学工程创新学教授兼电气与计算机工程教授、艾多安·奥兹坎（AydoganOzcan）强调说，这种框架可以应用于电磁频谱的其它部分，以塑造光脉冲，并将在光脉冲为各种应用中找到广泛的应用，用于诸如超快速成像、光谱学和光通信中。衍射光网络带来了许多新的设计机会，特别是在太赫兹频谱中，在这些频谱中，现有设备和组件存在一些重要的局限性。