近日，金沙2004路线js5庄松林院士领导的太赫兹技术创新团队臧小飞教授、朱亦鸣教授联合英国赫瑞瓦特大学陈献忠教授课题组，提出了一种新颖的方向性衍射神经网络（D-D2NN）架构。基于自旋解耦型超构表面的镜像双极性特性，通过联合改变光的传播方向和多层超构表面的层间距，实现了在传播方向上的多功能全光智能信息处理。研究成果以《方向性全光衍射处理器》（“High-capacity directional information processor using all-optical multilayered neural networks”）为题发表于《Science Advances》期刊（IF=12.5，中科院一区），硕士生王冠南为第一作者，臧小飞教授、朱亦鸣教授、陈献忠教授为通讯作者。
基于D-D2NN的方向性全光智能信息处理
本研究针对传统衍射神经网络在光传播方向上的功能局限性问题，提出基于全光多层神经网络的高容量方向性信息处理器新架构。通过将光的传播方向作为新自由度引入神经网络设计，实现网络的方向性模式识别切换、类计算处理及高容量信息加密。研究团队创新性地使用多层自旋解耦型超构表面，通过独立调控左旋和右旋圆偏振光，结合超构表面的镜像双极性特性，实现多任务（手写数字分类和时尚产品分类）可切换的D-D2NN；进一步，通过联合控制光传播方向和超构表面层间距，使D-D2NN产生四个复用功能通道。结合基于图像映射的模型训练方法，实现一种类计算处理器（加法、减法、乘法和除法）。最后，通过将明文信息编码为密文并并划分多个信息传输通道，基于D-D2NN实现一种高容量、高安全性的信息加密平台。实验结果表明，D-D2NN能够进行双向独立功能设计，并实现方向性信息处理相关功能。该研究为大规模并行处理，光计算，信息安全和人工智能系统开辟新的应用前景。
文章链接：https://doi.org/10.1126/sciadv.adu0904