人工智能与光子学：进展与未来方向

背景

光子学以光学原理为基础，构成了本综述的核心框架。作者追溯了光子学从激光器、光纤通信的发明到集成光子芯片、光子晶体及超分辨成像技术的发展历程。这些进步拓展了光学技术在微观和纳米尺度上处理、传输与操控光的能力范围。综述强调，光学系统展现出高速数据传输、宽带宽和低损耗等无与伦比的特性，这使其成为需要快速高效数据处理的人工智能应用的理想选择。自适应光学成像、超分辨显微术以及纳米结构设计等技术，代表了光学与人工智能交叉融合以实现增强功能的关键领域。背景部分明确指出，人工智能的融入不仅提升了这些系统的设计和性能，还促进了能够全光学执行复杂计算任务的新型光学器件的涌现。

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综述重点研究

本综述细致探讨了近期利用人工智能推动光学系统发展，以及反过来利用光学促进人工智能进步的研究。它重点介绍了深度学习算法在设计先进光子结构（如超表面、纳米光子器件和集成电路）中的应用，这些设计传统上依赖于试错法或计算密集的仿真。人工智能驱动的逆设计技术能够快速发现具有定制特性的光学元件（如超紧凑透镜、高效滤波器和偏振旋转器），其性能往往超越传统制造方法。光学成像技术也通过人工智能得到显著增强；得益于能够处理海量光学数据的机器学习算法，超分辨显微术、光谱成像和相位重建现在更加准确和快速。综述还强调了光学神经网络方面的进展，该技术利用光的衍射和干涉以高速、低能耗执行矩阵乘法，为硬件高效的人工智能系统提供了一条充满希望的路径。文中讨论的其他研究还包括利用散射介质进行计算成像、用于实时数据采集的光学传感器，以及通过人工智能优化以实现通信和传感高性能的复杂光子器件。

讨论

作者深入探讨了光学与人工智能之间微妙的相互作用，重点关注两个领域如何互补并相互促进。他们阐明，人工智能通过自动发现能够以最少人工干预优化光操控的复杂纳米结构和材料构型，从而增强光学系统设计。这种数据驱动的方法显著加速了光学领域的创新周期，催生出效率更高、更紧凑且功能更丰富的器件。反过来，光子学为人工智能的进步提供了硬件基础，尤其是通过光学神经网络，其利用光的高速和固有并行性，与电子系统相比降低了延迟和功耗。讨论还涉及了技术融合面临的挑战，强调了制造精度、材料兼容性以及光学网络中的信号损耗等问题。混合光电系统中的模数转换瓶颈被认为是充分释放光学人工智能硬件潜力的一个关键障碍。作者指出，在新材料、集成平台和创新器件架构方面的持续发展，对于克服这些障碍至关重要。同时，他们认可了量子和神经形态光子学在进一步增强人工智能能力方面的潜力，为未来研究明确了方向。

结论

综述总结道，光子学与人工智能的协同作用有望推动一个具有变革性社会影响的光学创新新时代。作者重申，人工智能显著改善了光学系统的设计、优化和功能，实现了如超分辨成像、自适应光学和超快数据处理等复杂功能。同时，光子学为实现硬件高效的人工智能应用（特别是在光学神经网络和高容量数据通道中）提供了必需的高速、低能耗平台。尽管前景广阔，挑战依然存在，尤其是在材料集成、制造可扩展性以及最小化混合系统中的转换损耗方面。解决这些问题需要在材料科学、纳米制造和系统工程等领域持续的跨学科努力。作者展望了涉及先进光子材料、量子光子平台和神经形态光学器件的未来突破，所有这些都可能从根本上提升人工智能的计算速度和效率。他们总结道，促进光学研究人员与人工智能科学家之间更紧密的合作，将释放从医疗保健到环境传感等前所未有的应用前景，展现出基于光技术与智能算法深度融合的光明未来。

相关链接：https://doi.org/10.1117/1.AP.7.2.024001