Nove optičke neuronske mreže (ONN) koristeći orbitalni ugaoni moment (OAM) kao signal čvorova otvaraju vrata za efikasnije mašinsko učenje, posebno u obradi slika. Ova inovativna arhitektura, razvijena od strane tima naučnika sa Univerziteta u Šangaju za nauku i tehnologiju, pruža visoko precizno inteligentno kodiranje slika koristeći OAM kao karakteristiku podataka.
Korišćenjem OAM-a, koji se već koristi u optičkoj komunikaciji i kvantnoj komunikaciji, kao dimenziju svetlosti za predstavljanje informacija, istraživači su razvili metod za učenje karakteristika podataka slika u OAM domenu. Ovaj pristup omogućava visoku preciznost u kodiranju slika u određena OAM stanja, što olakšava njihovu analizu i obradu.
Arhitektura ONN-a sastoji se od konvolucione neuronske mreže zasnovane na difrakciji (CNN), koja koristi konvoluciju između spektra OAM režima slike i impuls disperzije OAM moda kako bi izdvojila karakteristike režima. Nakon toga, klasifikacioni blok koristi difrakcione slojeve za kompresiju karakteristika moda, što rezultira izlazom određenog OAM stanja.
Ovaj pristup omogućava različite zadatke obrade informacija, uključujući klasifikaciju slika, siguran prenos slika sa visokom propusnošću i detekciju optičkih anomalija. Implementacija inteligentnog OAM kodiranja slika može imati široku primenu u oblasti optičke obrade informacija, obećavajući napredak u efikasnosti i performansama mašinskog učenja.
Dalja istraživanja i razvoj ove tehnologije mogli bi rezultirati naprednim sistemima za obradu slika i optičku komunikaciju koji su energetski efikasniji i pružaju bolje performanse u poređenju sa tradicionalnim metodama.
