- 人工知能の進歩により、光のエネルギー効率の良い処理を通じて特定のタスクを迅速に達成できる、コンパクトな回折表面の光学ネットワークが可能になった。
- 光学ネットワークは、デジタル記録/ストレージやデータの処理なしで、視覚情報を直接処理することができる。
- 光の回折は、画像やセンシングシステムの中心にあり、光学要素や計算アルゴリズムを通じて光の回折を制御し、活用することは、ホログラフィ、顕微鏡、写真撮影、分光法、センシング計器などのさまざまなシステムや技術の焦点となってきた。
- これまでの多くの設計は、光の回折を工学的に調整し、信号対雑音比、解像度、被写界深度、視野角、計測速度などのパフォーマンスメトリクスを向上させるために物理的な直感を利用してきた。
この記事では、人工知能の進歩により、光学ネットワークを用いた効率的な光処理技術が可能になることが述べられています。光学ネットワークを活用することで、視覚情報をデジタル処理なしに直接処理することができる新たなアプローチが開かれると考えられます。