論文の概要: Nonlinear optical encoding enabled by recurrent linear scattering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.08558v3
• Date: Wed, 11 Dec 2024 14:53:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-12 13:58:16.838463
• Title: Nonlinear optical encoding enabled by recurrent linear scattering
• Title（参考訳）: リカレント線形散乱による非線形光符号化
• Authors: Fei Xia, Kyungduk Kim, Yaniv Eliezer, SeungYun Han, Liam Shaughnessy, Sylvain Gigan, Hui Cao,
• Abstract要約: 連続波レーザーを用いた光非線形ランダムマッピングを低出力で受動的に誘導する設計を提案する。 我々は,読み出し次元が減少しても,設計が重要な情報を保持することを実証した。 この能力により、当社の光学プラットフォームは、アプリケーション間で効率的な光学情報処理ソリューションを提供することができます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.952531256252744
• License:
• Abstract: Optical information processing and computing can potentially offer enhanced performance, scalability and energy efficiency. However, achieving nonlinearity-a critical component of computation-remains challenging in the optical domain. Here we introduce a design that leverages a multiple-scattering cavity to passively induce optical nonlinear random mapping with a continuous-wave laser at a low power. Each scattering event effectively mixes information from different areas of a spatial light modulator, resulting in a highly nonlinear mapping between the input data and output pattern. We demonstrate that our design retains vital information even when the readout dimensionality is reduced, thereby enabling optical data compression. This capability allows our optical platforms to offer efficient optical information processing solutions across applications. We demonstrate our design's efficacy across tasks, including classification, image reconstruction, keypoint detection and object detection, all of which are achieved through optical data compression combined with a digital decoder. In particular, high performance at extreme compression ratios is observed in real-time pedestrian detection. Our findings open pathways for novel algorithms and unconventional architectural designs for optical computing.
• Abstract（参考訳）: 光情報処理と計算により、性能、スケーラビリティ、エネルギー効率が向上する可能性がある。 しかし、非線形性を達成することは、光学領域において困難となる計算残差の重要な要素である。 本稿では、マルチ散乱キャビティを利用して、連続波レーザーによる光非線形ランダムマッピングを低出力で受動的に誘導する設計を提案する。 各散乱事象は、空間光変調器の異なる領域からの情報を効果的に混合し、入力データと出力パターンとの間の非常に非線形なマッピングをもたらす。 我々は,読み出し次元が小さくても,設計が重要な情報を保持することを実証し,光学データ圧縮を可能にする。 この能力により、当社の光学プラットフォームは、アプリケーション間で効率的な光学情報処理ソリューションを提供することができます。 本稿では,デジタルデコーダと組み合わせた光学データ圧縮により,分類,画像再構成,キーポイント検出,オブジェクト検出などのタスクにおける設計の有効性を実証する。 特に、リアルタイム歩行者検出において、極端な圧縮比で高い性能が観察される。 我々の発見は、新しいアルゴリズムと、光学コンピューティングの非伝統的なアーキテクチャ設計の道を開く。

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