上海理工大学团队成功将 CNN 概念引入光学领域，实现卷积全光神经网络。该团队开发的超快卷积光学神经网络（ONN）无需依赖光学记忆效应，能对散射介质后方物体高效清晰成像。它是全光学解决方案，省去信号转换，计算速度达每秒 1.57 千万亿次运算，能快速成像并保证高图像质量，还具备多任务处理能力。此研究成果于 6 月 14 日发表在《Science Advances》杂志上，为人工智能成像技术带来革命性进步，在多个领域应用前景广阔。
上海理工大学团队成功将 CNN 概念引入光学领域，实现卷积全光神经网络。该团队开发的超快卷积光学神经网络（ONN）无需依赖光学记忆效应，能对散射介质后方物体高效清晰成像。它是全光学解决方案，省去信号转换，计算速度达每秒 1.57 千万亿次运算，能快速成像并保证高图像质量，还具备多任务处理能力。此研究成果于 6 月 14 日发表在《Science Advances》杂志上，为人工智能成像技术带来革命性进步，在多个领域应用前景广阔。