金山大學（Wits）的科學家開發出一套被稱為「光上的大腦」的系統。它能辨識複雜光圖案中隱藏的資訊，並可能加速未來的通訊系統。
這項研究發表於《Nature Communications》。研究由碩士生哈德里安·貝澤伊登豪特領銜，凱德·彼得斯與拉姆·南丹·庫馬爾參與。計畫由金山大學結構光實驗室的艾薩克·奈普博士與安德魯·福布斯教授指導。
該系統運用人工智慧與物理學的原理。光以類似字母表字母的特殊形式承載資料。問題在於如何快速讀取這些圖案，尤其是當它們在傳輸過程中失真時。
研究人員不進行詳細拍攝並處理數千個點，而是讓光通過特殊層，將光導向偵測器。光落下的位置便透露出所需資訊。科學家將此比喻為計算捲曲緞帶的圈數，即使它被以不同方式彎折：重要的是拓撲結構，而非每一道褶皺。
在僅以15個範例訓練之後，該系統便正確辨識出81種不同的光結構，包括先前未曾出現過的結構。即使在偵測器中加入雜訊，它仍持續運作。
「唯有當我們能像創造光圖案一樣快速地讀取它們時，為通訊創造光圖案才有用，」奈普指出。這套光學系統究竟如何在不進行複雜運算的情況下應對失真與雜訊？
MIND研究所所長班傑明·羅斯曼教授強調跨學科方法的價值：結合人工智慧與基礎物理學的構想，開闢了處理資訊的新途徑。福布斯教授補充說，這項工作有助於解決未來量子與古典網路的關鍵任務——實際讀取光的拓撲結構。
奈普也看到了通訊之外的前景：在量子技術中，從單個光子提取資料尤其困難。這項研究顯示了光學智慧如何能在這些領域發揮作用。
