摘要
光神经网络（Optical Neural Networks, ONNs）是一类基于物理光学实现的硬件神经网络，在图像处理领域展现出高速、低功耗以及抗电磁干扰等显著优势。然而，目前大多数光神经网络均针对相干光输入设计，在光计算系统前端必须引入电—光转换模块，这在很大程度上削弱了光计算本身所具备的高速和低能耗优势。
针对上述问题，该文章提出了一种基于互强度传播理论的非相干光衍射算法，并在此基础上构建了一种非相干光神经网络模型。该模型采用完全无源的光学架构，可直接对自然光进行推理计算，探测器直接输出分类结果，实现了全光学环境下的目标识别。
为了验证所提出方法的有效性，本文分别在 MNIST、Fashion-MNIST 和 ISDD 数据集上进行了测试，分类准确率分别达到 82.32%、72.48% 和 93.05%。
实验验证结果表明，其实际分类精度与理论仿真之间的误差小于 5%。该神经网络能够在自然光照环境下实现无源、零时延推理，在无需电子计算参与的情况下完成目标分类任务，并在遥感信息处理领域具有良好的应用前景。
实验平台 丨 HDSLM80RA Plus
近年来，光神经网络（Optical Neural Network，ONN）因其高速、低功耗、抗电磁干扰等优势，正逐渐成为人工智能与光计算领域的重要研究方向。然而，目前大多数光神经网络仍依赖相干光源进行计算，在实际应用中通常需要增加电—光转换模块，不仅提高了系统复杂度，也削弱了光计算在速度和能耗方面的优势。
发表于国际学术平台的论文《Incoherent Optical Neural Networks for Passive and Delay-Free Inference in Natural Light》提出了一种基于互强度传播（Mutual Intensity Propagation）的非相干光神经网络（Incoherent Optical Neural Network，ICONN）模型，实现了利用自然光直接完成光学推理，为未来低成本、高效率光计算系统的发展提供了新的技术路径。值得关注的是，在该研究搭建的ICONN实验平台中，研究团队选用了UPOLabs HDSLM80RA Plus振幅型空间光调制器作为系统的重要组成部分。
图7 实验光学系统示意图。 整个实验平台由目标源模拟模块、光信号采集模块和光学推理模块三部分组成。其中，目标源模拟模块由LED光源、光阑、偏振分束器（PBS）和振幅型LCoS空间光调制器组成，用于模拟远场非相干目标；光信号采集模块由透镜组、光阑、偏振片及λ/2半波片组成，用于采集目标光并调节其偏振状态；光学推理模块由相位型LCoS空间光调制器和探测器组成，用于完成光学推理过程并输出目标识别结果。
在光输入模块中，研究人员采用白光LED光源、偏振分束器以及UPOLabs HDSLM80RA Plus振幅型空间光调制器，加载目标强度分布，以模拟自然环境下的非相干光输入。通过振幅调制，实验系统能够构建真实的自然光目标信息，为后续光学推理提供稳定、准确的输入条件。
对于光计算系统而言，输入光场的构建质量直接影响后续推理精度。作为实验平台的重要组成部分，UPOLabs HDSLM80RA Plus振幅型空间光调制器承担了自然光目标强度分布加载的重要任务，为非相干光输入的稳定生成提供了可靠支撑，也进一步体现了UPOLabs空间光调制器在前沿科研中的应用能力。
实验结果表明，系统输出与理论仿真具有较高一致性。在MNIST数据集测试中，实验分类准确率达到78.91%，相比仿真结果（82.32%）仅下降约3.4个百分点；在Fashion-MNIST数据集上，实验准确率为68.27%，较仿真结果（72.48%）下降约4.2个百分点。论文指出，实验结果与理论预测之间的误差均控制在5%以内，验证了所提出ICONN模型具有较好的工程可实现性和实验可重复性。
结论
该研究提出的非相干光神经网络（Incoherent Optical Neural Network，ICONN）能够直接利用自然光完成推理计算，实现了自然光环境下的全光学无源推理。该网络具有全光学无源运行、易于收敛、零能耗和零时延等显著优势，同时在数值仿真和实验验证中均表现出优异的鲁棒性和一致性。
研究结果表明，该方法为构建低成本、高效率的光计算系统提供了一种新的实现途径，并为光计算技术的工程化应用奠定了重要基础。此外，该网络在便携式智能设备、边缘计算、红外遥感以及卫星星载数据处理等领域具有广阔的应用前景，有望推动光计算技术在新一代智能感知与信息处理系统中的进一步发展。
本文内容依据论文《Incoherent Optical Neural Networks for Passive and Delay-Free Inference in Natural Light》公开发表信息整理。文中涉及UPOLabs产品的描述仅限于论文公开披露的实验平台配置，不代表论文作者对相关产品进行性能排名或商业推荐。点击【阅读原文】查看：https://doi.org/10.3390/photonics12030278