威特沃特斯兰德大学（Wits）的科学家开发出一套被称为“光之大脑”的系统。它能识别复杂光图案中隐藏的信息，并有望加速未来的通信系统。
该研究发表在《Nature Communications》上。研究由硕士生哈德里安·贝泽伊登豪特牵头，凯德·皮特斯和拉马·南丹·库马尔参与。项目由威特沃特斯兰德大学结构光实验室的艾萨克·奈普博士和安德鲁·福布斯教授指导。
该系统运用人工智能和物理学的原理。光以类似字母表字母的特殊形式承载数据。难题在于快速读取这些图案，尤其是当它们在传输中发生畸变时。
研究人员不再对成千上万个点进行详细拍摄和处理，而是让光通过特殊层，将其引导至探测器。光落下的位置便能揭示所需信息。科学家将此比作数一条扭曲丝带上的圈数，即便它被弯成各种形状：重要的是拓扑结构，而不是每一道褶皱。
在仅用15个样本训练之后，系统便正确识别出81种不同的光结构，包括此前从未见过的结构。即便向探测器加入噪声，它仍能持续工作。
“只有当我们能像创造光图案一样快速地读取它们时，为通信创造光图案才有意义，”奈普指出。那么，这套光学系统究竟是如何在没有复杂计算的情况下应对畸变和噪声的呢？
MIND研究所所长本杰明·罗斯曼教授强调了跨学科方法的价值：将人工智能思想与基础物理学相结合，开辟了处理信息的新途径。福布斯教授补充说，这项工作有助于解决未来量子网络和经典网络的关键任务——对光的拓扑结构进行实用读取。
奈普还看到了通信之外的广阔前景：在量子技术中，从单个光子中提取数据尤为困难。这项研究展示了光学智能如何在这些领域发挥作用。
