用于检测和处理微波的表面等离子体神经系统
基于人工智能的人工神经网络（ANN）现在被用于许多不同的环境中，以帮助人类更快、更有效地解决问题。 电子工程师正在探索在其他平台（例如衍射光学设备）上运行这些算法的可能性。
中国东南大学崔铁军教授领导的研究小组开发了一种基于表面电磁波（称为欺骗表面等离子体激元）的可编程神经网络。 最近在《自然电子》论文中提出的表面等离子体网络（SPNN）可以检测微波并对其进行处理，这可能对无线通信和其他技术应用有用。
马骞告诉 Tech Xplore，光学神经网络和衍射神经深度网络最近被认为是数字硬件研究中实现人工神经网络的有前途的解决方案。 先前对光神经网络的研究表明，同时实现高级编程和非线性计算可能很困难。 这些 ONN 设备通常仅限于某些没有可编程性的任务，或者仅适用于简单的识别问题（即线性问题）。
来源和详细信息：
https://techxplore.com/news/2023-05-programmable-surface-plasmonic-neural-network.html