【《Science Advances》2025年5月30日】武汉光电国家研究中心张新亮、余宇教授团队在《Science Advances》上发表了题为“All-integrated multidimensional optical sensing with a photonic neuromorphic processor”的研究文章，提出光场敏化器与光学神经网络（ONN）全集成架构，突破传统级联传感器的光电转换与离线处理瓶颈，成功实现了高精度的实时多维光场感知。

光的感知在科学研究及日常生活中至关重要。光作为一种矢量场，包含丰富的物理维度，如强度、偏振和波长等。近年来，多维感知在卫星遥感和生物医学成像等应用中展现显著优势，并有助于优化光信号处理和增强光通信。然而，传统光探测器仅能响应光强，导致光电转换过程中丢失其他维度信息。现有方法通常依赖多个分立的光学器件分别感知偏振、波长等不同维度，并通过离线数字信号处理（DSP）解耦输出独立维度信息。然而，这种方法需要复杂的电子元件，并引入冗余的光电转换、采样和传输过程，导致高延迟和高能耗。

针对上述问题，张新亮、余宇团队首次提出了一个全集成的实时多维光场感知系统，基于硅光芯片实现了敏化器与非线性ONN的集成。其中，敏化器基于逆向设计优化，对输入光强、偏振和波长产生特定响应。随后，利用基于可重构线性干涉网络和全光非线性激活单元的五层ONN，对多路输出响应进行解耦。最终实现了三维光场的实时感知，准确率高达91%。整个系统基于全光集成架构，消除了传统方案中的光电转换、采样和数字信号处理等过程，延时降低了6个数量级，能效提高了2个数量级。进一步，该系统在没有额外硬件开销和DSP补偿的情况下实现了100 Gb /s高速信号的稳定与恢复。这项工作为低延时、低功耗的智能感知系统提供了新范式。

（摘自Z. Gu et al., All-integrated multidimensional optical sensing with a photonic neuromorphic processor. Sci. Adv. 11, eadu7277 (2025).）

（电子信息学科研究院汪宝编译）