論文の概要: Efficient data transport over multimode light-pipes with Megapixel images using differentiable ray tracing and Machine-learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.06496v3
• Date: Thu, 24 Aug 2023 16:39:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-25 18:32:50.063418
• Title: Efficient data transport over multimode light-pipes with Megapixel images using differentiable ray tracing and Machine-learning
• Title（参考訳）: 可変線トレーシングと機械学習を用いたメガピクセル画像を用いたマルチモード光パイプ上の効率的なデータ転送
• Authors: Joowon Lim, Jannes Gladrow, Douglas Kelly, Greg O'Shea, Govert Verkes, Ioan Stefanovici, Sebastian Nowozin, and Benn Thomsen
• Abstract要約: 大規模デジタル画像の機械学習による復号化(ページ) 我々は、8ビット空間光変調器を画像化するためにミリサイズの正方形断面導波路を使用し、シンボルの行列としてデータを提示する。 ディジタルツインとU-Netを組み合わせることで、効率的な畳み込み操作のみを使用して最大66kBを検索できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.677278996379261
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Retrieving images transmitted through multi-mode fibers is of growing interest, thanks to their ability to confine and transport light efficiently in a compact system. Here, we demonstrate machine-learning-based decoding of large-scale digital images (pages), maximizing page capacity for optical storage applications. Using a millimeter-sized square cross-section waveguide, we image an 8-bit spatial light modulator, presenting data as a matrix of symbols. Normally, decoders will incur a prohibitive O(n^2) computational scaling to decode n symbols in spatially scrambled data. However, by combining a digital twin of the setup with a U-Net, we can retrieve up to 66 kB using efficient convolutional operations only. We compare trainable ray-tracing-based with eigenmode-based twins and show the former to be superior thanks to its ability to overcome the simulation-to-experiment gap by adjusting to optical imperfections. We train the pipeline end-to-end using a differentiable mutual-information estimator based on the von-Mises distribution, generally applicable to phase-coding channels.
• Abstract（参考訳）: マルチモードファイバを通して送信される画像の回収は、光を効率よく閉じ込め輸送する能力によって、関心が高まりつつある。 本稿では,大規模デジタル画像(ページ)の機械学習による復号化を行い,光ストレージアプリケーションのページ容量を最大化する。 ミリサイズの正方形断面導波路を用いて、8ビット空間光変調器を画像化し、データをシンボルの行列として提示する。 通常、デコーダは空間的にスクランブルされたデータでn個のシンボルをデコードするために禁忌のO(n^2)計算スケーリングを発生させる。 しかし、セットアップのデジタル双対とu-netを組み合わせることで、効率的な畳み込み操作のみを使用して66kbまで取得することができる。 トレーニング可能なレイトレーシング系と固有モード系双生児を比較し,光学的欠陥に適応してシミュレーションと実験のギャップを克服する能力により,前者の方が優れていることを示す。 我々は、von-mises分布に基づく微分可能な相互情報推定器を用いてパイプラインのエンドツーエンドを訓練し、一般に位相符号化チャネルに適用する。

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