近日，哈爾濱工業(yè)大學物理學院丁衛(wèi)強教授團隊在光計算研究中取得重要突破，相關成果以《部分相干衍射光學神經網絡》(Partially Coherent Diffractive Optical Neural Network)為題發(fā)表在《光學》（Optica）上。研究團隊將光場的空間相干性引入到衍射光學神經網絡中，突破了現(xiàn)有衍射光學神經網絡僅能工作在相干光環(huán)境的局限，對衍射光學神經網絡在真實環(huán)境中的應用具有重要價值。

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實驗裝置示意圖

作為光學計算的重要實現(xiàn)方式，衍射光學神經網絡近年來在圖像處理、目標識別等領域取得了顯著成果。然而，目前絕大多數(shù)衍射光學神經網絡的工作條件依賴于高度相干的光源（如激光），這在非相干光源環(huán)境下限制了其實際應用的拓展。針對這一問題，丁衛(wèi)強教授團隊從光的空間相干性維度出發(fā)，創(chuàng)新性地在衍射光學神經網絡的設計中引入了與空間相干性相關的參數(shù)，提出了一種適用于任意空間相干性光源的訓練算法。這一方法突破了傳統(tǒng)訓練算法僅適用于相干光的局限性，使得衍射光學神經網絡能夠在部分相干乃至非相干光源條件下進行有效訓練。

實驗結果表明，在測試光源相干性變化時，與相干光源下訓練的衍射光學神經網絡相比，部分相干光下訓練的衍射光學神經網絡展現(xiàn)出了更高的穩(wěn)健性。例如，在對手寫數(shù)字的識別任務中，部分相干條件下訓練的網絡識別準確率始終保持在82%以上，而相干光條件下訓練的網絡準確率則下降至26%。這一成果不僅顯著提升了衍射光學神經網絡在低相干性乃至非相干性環(huán)境下的適用性，同時也為衍射光學神經網絡的基本理論研究提供了新的視角。

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不同相干性光源下衍射光學神經網絡的輸出結果

哈工大為論文第一署名單位，物理學院賈琦助理研究員為論文第一作者，物理學院丁衛(wèi)強教授、王健教授，新加坡國立大學仇成偉教授，上海理工大學顧敏院士為論文共同通訊作者。

該研究獲國家自然科學基金以及黑龍江省杰出青年基金項目支持。

論文鏈接：https://doi.org/10.1364/OPTICA.531919