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近日国际顶尖光学期刊《Light: Science Applications》刊登了一项来自中国国防科技大学研究团队的重要成果。该团队由姜天教授、张军教授和郝浩教授领衔成员包括严秋全、欧阳灏共同一作等研究人员。他们提出了一种创新的深度强化学习校准Deep Reinforcement learning-based Calibration, DRC方法成功解决了多波长光学信息处理系统中的关键瓶颈问题——由制造、传输和环境因素引起的频率选择性响应失真。 核心内容
1. 研究背景 多波长光信息处理系统如光学神经网络、宽带信号处理器因低能耗、高带宽等优势被广泛应用但实际中常受频率选择性响应如器件制造缺陷、环境干扰影响导致计算误差。 传统校准方法如模型驱动或优化算法依赖复杂建模或迭代效率低难以适应动态环境。
2. 创新方法 深度强化学习校准DRC受深度确定性策略梯度DDPG启发DRC通过实时与环境交互学习最优校准策略无需精确建模即可适应不同系统如色散补偿光纤、微环谐振器阵列、马赫-曾德尔干涉仪阵列。 实验验证在三类系统中DRC仅需21次迭代即实现收敛显著优于遗传算法GA、随机并行梯度下降SPGD和比例-积分-微分PID等传统方法。
3. 性能优势 精度提升DCF系统输出误差降低78%MRR阵列方差降至3.89×10⁻⁴MZI阵列相对误差减少85.4%。 泛化能力可适应振动、温湿度变化等环境扰动适用于光学卷积计算加速、光网络路由等场景。 图1基于色散补偿光纤DCF系统的校准架构与结果。
(a) 展示了校准链路。
(b) 呈现了克尔光频梳的封装芯片照片。
(c) 显示了系统中使用的由克尔光频梳生成的50条光学梳齿。
(d) 展示了使用具有不同梳齿数量的激光光源时四种校准算法所需的迭代次数。
(e)和(f)分别展示了使用20条梳齿和50条梳齿作为激光光源时基于DCF的系统在应用DRC校准前和校准后的输出结果对比。 图2基于微环谐振器(MRR)阵列系统的校准架构与结果。
(a) 展示了3×3MRR系统的校准链路。
(b) 展示了应用于不同MRR阵列系统的各种校准算法所需的迭代次数。左上角小插图展示了3×3MRR阵列芯片及其封装芯片的照片。
(c)和(d)分别展示了在校准过程中采用DRC和PID校准算法时不同微环谐振器的输出结果。 图3基于马赫-曾德尔干涉仪(MZI)阵列系统的校准架构与结果。
(a) 展示了MZI阵列芯片的照片。
(b)–(d) 分别展示了在校准过程中采用DRC、GA和SPGD校准算法时MZI阵列芯片的输出结果。
(e) 描绘了MZI阵列系统的校准链路。 图4基于不同多波长系统构建的神经网络模型在不同校准误差下的分类精度对比。
(a) 展示了基于不同光学卷积单元的神经网络架构。
(b)–(d) 分别展示了使用基于DCF系统、基于MRR系统和基于MZI系统构建的神经网络在应用不同算法校准后的分类精度。 图5多波长系统中校准过程的流程图。
黄色模块代表系统的组成部分数字表示校准步骤的先后顺序。 结语
国防科技大学团队的这项研究巧妙地运用人工智能前沿技术——深度强化学习攻克了多波长光学信息处理中的核心校准难题。其提出的DRC方法以“21次迭代”的高效率和“误差直降85%”的高精度为未来高速、低功耗的光计算芯片和光信号处理系统的实用化铺平了道路。这不仅是光子学与人工智能融合的典范也预示着智能光学系统自主优化新时代的到来。 Doihttps://doi.org/10.1038/s41377-025-01846-6
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