作为人工智能生成内容的基石,数据驱动人机交互,对于开发复杂的深度学习代理至关重要。然而,传统的能量密集型平面存储、高维护成本和易受电磁干扰等问题对相关数据存储提出了巨大挑战。
近日,浙江大学Chao Qian、Haoliang Qian、Hongsheng Chen团队提出超表面磁盘(meta-disk)概念,通过利用不相关的结构扭曲来扩展光学全息存储的容量限制。开发了一个物理扭曲神经网络来描述元盘的光学行为,并进行了全面的横向误差分析,其中元盘通过内部结构复用存储了大量信息。双层640μm × 640μm的元磁盘足以存储数百张以上的高保真图像,SSIM为0.8。利用先进的三维(3D)打印技术,实验证明了光学全息存储与Pancharatnam-Berry超表面。该研究为下一代光存储、显示、加密和多功能光学模拟计算提供了必要的支持。成果以题为“Holographic multiplexing metasurface with twisted diffractive neural network”发表于《Nature Communications》上。
图1:基于TDNN的大容量元盘示意图。
图2:TDNN结构及横向误差和制造误差分析。
图3:神经原子的构建与TDNN的数值模拟。
图4:元盘的实验制作与测量。
Fan, Z., Qian, C., Jia, Y. et al. Holographic multiplexing metasurface with twisted diffractive neural network. Nat Commun 15, 9416 (2024).
https://doi.org/10.1038/s41467-024-53749-6
点击文末“阅读原文”链接至文章页面。
声明:本文旨在传递更多科研资讯及分享,仅供个人学习、参考、学术交流使用,不作为商业用途,文中所引用文献已指明作者及来源。由于水平有限可能存在解读不准确,如涉及知识产权保护或其他问题联系微信metamaterials2021或邮箱metamaterials2021@163.com,我们将尽快协调处理。