【產(chǎn)通社，9月10日訊】全球數(shù)據(jù)量指數(shù)級增長，如今的單模光纖（SMF）網(wǎng)絡(luò)正逐漸接近其性能極限，多模光纖（MMF）中的空分復(fù)用技術(shù)是下一代帶寬突破的主要候選方案。盡管傳統(tǒng)的數(shù)字信號處理（DSP）算法理論上能夠?qū)崿F(xiàn)模式解復(fù)用，但其計算復(fù)雜度會隨著模式數(shù)量的增加而迅速增加，在大容量多模光纖（MMF）網(wǎng)絡(luò)中不切實際。為了在多模光纖系統(tǒng)中實現(xiàn)空分復(fù)用，高效且準確的模式分解至關(guān)重要。

德累斯頓工業(yè)大學(xué)（Technische Universit?t Dresden）Jürgen Czarske教授團隊針對信號恢復(fù)難題設(shè)計出了一種解決方案。該方案采用現(xiàn)場可編程門陣列（FPGA）加速的深度學(xué)習(xí)模式分解引擎，在合成數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練了FPGA引擎。特別是其定制的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過模擬計算了不同空間模式的貢獻。

此次訓(xùn)練的目標是直接從單張強度圖像中推斷出每種模式的振幅和相對相位，從而無需進行相干檢測。研究人員為三種模式使用了50,000個數(shù)據(jù)點，并表示對于五六種模式，他們需要使用60,000至80,000個數(shù)據(jù)點。

他們發(fā)現(xiàn)，將網(wǎng)絡(luò)量化并將其映射到低功耗FPGA上，可以大幅降低推理延遲和能耗。與基于GPU的解決方案相比，該團隊僅使用2.4瓦的功耗就實現(xiàn)了超過100幀每秒的性能，而基于GPU的解決方案則需要數(shù)十瓦的功耗。

“FPGA通常用于自動化技術(shù)，但在這里，你還可以真正評估光纖中光傳播過程中的模式轉(zhuǎn)換，其優(yōu)勢至少有兩方面——能耗更低，延遲更短�！睘榱诉M一步驗證他們的引擎，研究人員利用空間光調(diào)制器（SLM）、精密六軸光纖耦合平臺、多模光纖（MMF）和高靈敏度紅外相機搭建了一個測試平臺。實時FPGA推理可靠地提取了多達六個空間模式的復(fù)雜場，重建保真度>97%，為閉環(huán)自適應(yīng)光學(xué)、超密集空分復(fù)用鏈路和低延遲光纖傳感器詢問器鋪平了道路。

重要的是，該工作通過固定一個模式的相位并限制其他模式的相對相位，消除了相位模糊。相位模糊有兩種：全局相位模糊，即絕對相位可以均勻移動，但仍表示相同的散斑圖案；以及復(fù)共軛模糊，即具有相反相位符號的相位可以產(chǎn)生相同的強度分布。為了解決這些模糊問題，研究團隊將第一模式的相位固定為零，從而消除了全局相位模糊。然后，對于第二模式，團隊成員將相位值限制在特定范圍內(nèi)，這有助于從僅相位符號不同的兩個可能等效解中選擇一個解。

簡而言之，通過消除通常困擾僅強度訓(xùn)練數(shù)據(jù)的全局相位模糊問題，研究人員的系統(tǒng)和方法即使在整體相位漂移的情況下，也能確保輸出獨特且具有物理意義。研究人員表示，由于延遲低，基于FPGA的方法非常適合閉環(huán)過程。該技術(shù)可用于通信，特別是自由空間通信、處理和節(jié)能通信。由于FPGA與傳統(tǒng)處理器相比具有更高的吞吐量，這項工作為新的安全技術(shù)打開了大門。

研究人員正尋求將創(chuàng)新應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)和生物醫(yī)學(xué)應(yīng)用，如內(nèi)窺鏡檢查。目前，他們正在研究人工智能（AI）助力光子學(xué)的發(fā)展，而本質(zhì)上，是利用光子學(xué)來優(yōu)化人工智能，希望看到更多的技術(shù)轉(zhuǎn)移至實際應(yīng)用中。查詢進一步信息，請訪問官方網(wǎng)站https://www.photonics.com/Articles/Photonics_Meets_AI_to_Yield_Sophisticated/p5/a71406
，以及www.doi.org/10.37188/lam.2025.031。（張怡，產(chǎn)通發(fā)布）