AI成像新时代，视野扩大271倍，上海理工大学开发超快卷积光学神经网络

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将 ScienceAI   设为 星标 第一时间掌握 新鲜的 AI for Science 资讯 编辑 | KX 卷积神经网络（CNN）凭借其出色的图像识别能力，在人工智能领域表现出色，尤其是在 ChatGPT 等平台中。 近日，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，为人工智能成像技术带来了革命性的进步。 研究团队开发了 一种超快卷积光学神经网络（ONN），该网络无需依赖光学记忆效应，即可实现对散射介质后方物体的高效清晰成像。 该神经网络利用强散射过程直接提取特征，实现无记忆图像重建， 视野扩大 271 倍， 计算速度达到了每秒  1.57  千万亿次运算。 该研究以「 Memory-less scattering imaging with ultrafast convolutional optical neural networks 」为题，于 6 月 14 日发表在《 Science Advances 》杂志上。 论文链接： https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adn2205 卷积运 ………………………………