科学家基于深度学习训练多样性数据集，实现多模光纤的非正交复用

文章预览

近期，广东工业大学 秦玉文 教授领导的课题组将深度学习与多模光纤的多重散射特性结合，利用具有多样性的数据集对网络进行训练，实现了多模光纤的非正交复用。 该研究为克服多模光纤模式色散，充分发挥多模光纤高通量传输优势提供了新的思路。 有望让领域内学者更多地关注多模光纤这种高通量传输介质，吸引更多交叉学科的学者使用深度学习的方法，来探索非正交多维复用传输在不同领域的应用。 此外，该研究还为领域提供了新的视角，即在基于数据驱动的 AI 算法加持下，引起光学乃至整个信息学科领域对深度学习的重视。 秦玉文 认为，在之前看来许多不可能的事情或需要较多苛刻条件才能实现的事情，在 AI 的赋能之下有望突破完成。 近日，相关论文以《基于深度学习的非正交光信息复用》（ Non-orthogonal optical multiplexing empowered by d ………………………………