Интеллектуальная нанофотоника: когда машинное обучение проливает свет

Синергетическое развитие нанофотоники и машинного обучения вдохновило значительные инновации в обеих областях за последнее десятилетие. В различных направлениях фотоники методы глубокого обучения на основе искусственных нейронных сетей стали ключевым фактором, который существенно упрощает быструю разработку нанофотонных устройств и универсальную обработку оптической информации. Более того, оптические вычислительные платформы, выполняющие расчёты посредством распространения света, привлекают большой интерес как аппаратное обеспечение следующего поколения для машинного обучения благодаря преимуществам в скорости вычислений, энергоэффективности и параллелизме. В этом обзоре суммируется современное состояние нанофотонных устройств, созданных с помощью машинного обучения, и анализируются длительные проблемы, которые необходимо преодолеть для технологического воздействия. Мы также обсуждаем возможности интеллектуальной фотоники в приложениях, таких как вычислительная визуализация/сенсоры и машинное зрение. Пересечение нанофотоники и глубокого обучения имеет значительные последствия для трансформирующих технологий — от Интернета вещей до умного здравоохранения. Наконец, мы излагаем нашу точку зрения на актуальные задачи в области интеллектуальной фотоники, которые необходимо решить для дальнейшего развития этой области, а также на широкие возможности для многодисциплинарного сотрудничества.