面向超快机器视觉的空时域光计算应用研究

随着深度学习技术的飞速发展，机器视觉的性能日益强大，但背后对算力资源的需求也在急剧膨胀。遗憾的是，传统电子计算正逐渐逼近物理极限，算力提升面临瓶颈，后劲不足。为此，科学家将目光投向光子计算——利用光子替代电子执行运算，理论上有望实现革命性突破。然而，此前的智能光计算架构大多仍需依赖电子处理器辅助，导致光计算在速度与并行性方面的优势未能充分发挥，难以满足超快机器视觉的实际需求。

图1. 空时域光计算模型示意

近期，清华大学电子工程系方璐研究团队提出了一种创新方案：他们设计了一套空时域超快智能光计算架构，并开发了跨维度空时域匹配方法以及联合空时域矩阵向量计算模型。该系统首次实现了三维空时域智能光计算，绕开了数字内存读写的瓶颈，直接将动态机器视觉的处理速度提升至纳秒量级——相比现有方法快了整整一千倍。

具体实现方面，课题组详细刻画了多维光场的传播模型，首次在空间与时间两个维度上同时完成光计算。由于空间光场与时序光场的维度天然不匹配，他们采用空间复用和光谱复用方法进行协调。进一步，他们还建立了时序矩阵乘加计算模型，扩展了计算维度。更重要的是，所有计算均在光学模拟域内完成，无需经过电子内存的读写，从而彻底摆脱了电子器件的速度限制。此外，论文提出了多变量全光非线性函数，成功构建了多层非线性神经网络，能够支撑复杂的视觉推理任务。在多个视频数据集上的测试表明，空时域光计算可将视频智能处理速度提升至数百兆赫兹。这一成果有望为后摩尔时代的高性能计算以及瞬态科学现象的实时分析与控制打开全新路径。

图2. 高速目标追踪示例

图3. 纳秒级超快计算

该研究成果以“面向超快机器视觉的空时域光计算”（Ultrafast dynamic machine vision with spatiotemporal photonic computing）为题发表于国际顶级期刊《科学·进展》（Science Advances），并入选该期刊首页专题文章（feature article）。论文共同第一作者为清华大学电子系博士生周天贶和吴蔚，通讯作者为方璐副教授。

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