2月7日，国际顶级期刊《自然·光子学》（Nature Photonics）在线发表了上海理工大学智能科技学院顾敏院士、张启明教授团队的一项突破性研究成果。该团队通过创新性将微型光学衍射神经网络（Diffractive Neural Networks, DN2s）与多模光纤集成，成功实现全光实时图像传输技术，为医学内窥镜成像与下一代光通信系统提供了革命性解决方案。
技术突破：光信号处理无需“光电转换”
“传统多模光纤因模式耦合易受弯折干扰，导致信号失真，如同透过毛玻璃看世界。”张启明教授解释，“我们的光学神经网络就像在光纤末端安装了一台‘智能显微镜’，实时纠正畸变，还原清晰信息流。”
未来展望：从癌症早筛到超高速光通信
现有内窥镜因图像失真可能漏检微小肿瘤，而此项新技术可提升图像分辨率与信噪比，结合深度学习算法，助力医生识别早期癌症特征。未来，患者可通过更小创伤的微型设备，获得接近病理切片级的实时影像，大幅提高筛查效率。
此外，传统单模光纤受限于物理特性，带宽接近理论极限。现有的多模光纤虽可容纳更高容量，却因失真难以实用。利用团队新技术通过全光处理突破瓶颈，将助力实现超高速度的通信，为6G通信、元宇宙等超大数据场景铺路。
顾敏院士表示：“这一技术成果不仅为光学智能内窥镜技术和高速光通信技术提供了技术平台，更是实现新一代的低能耗、高算力、高通量的光学人工智能技术的一项重要突破。”（点击文末阅读原文可查阅原论文）
来源：上海理工大学
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