利用AI技术开发超小型光谱仪

研究课题

利用人工智能技术开发的超小型光谱仪。

光子晶体是相对于光学波长的人工晶体。就像半导体晶体对电子有带隙一样，利用微细加工技术创造折射率的周期性结构产生了对光有带隙的人工材料，称为光子晶体。光的带隙可以用来将光强行限制在芯片内，或减缓光的速度。极小的尺寸也使其成为实现光学集成电路的有力候选者。

然而，光子晶体和其他纳米光子学装置需要极其精确的结构，其性能受到了制造误差的限制。制造误差会造成结构的波动，导致光的随机定位。这种现象被称为 "光的安德森定位"。虽然作为一种物理现象很有趣，但对这种随机性的观察对工程应用来说是不可取的。

但我们有这个我们认为，相反，随机性可以通过积极利用它来提高设备的性能。...其目的是使实现这一目标成为可能。为了做到这一点，有必要数据处理的AI技术。纳入如果定位模式可以通过软件学习来高度预测未知的反应，那么性能可以得到提高。一个应用是开发一个高性能的光谱仪。传统的光谱仪又贵又大，所以只用于有限的应用，但如果能把它们做得又小又便宜，我们期望能开辟出多种应用，比如把它们纳入智能手机，用于瞳孔识别，或作为生产线上的传感器。

这项研究才刚刚开始，虽然已经进行了原则性的验证实验，但真正可用的设备能否实现？它对多个波长的工作是否符合要求？目前仍有许多未知数，例如是否能在多个波长下实现所需的行为。即使可以进行原理性实验证明，下一步也是要找到一个实现和真正有用的杀手级应用。这项研究正处于萌芽阶段，仍在黑暗中摸索，但它有很大的潜力。

使研究特别困难的是，用于数据处理的神经网络是黑盒子，不容易理解计算机如何思考和得出结果。神经网络本身也需要更深入的知识，需要对软件和硬件都很熟悉。

事实上，由于结构上的随机性而导致的光的定位等现象被称为随机光子学，这是一个在统计学和混沌理论界面上的物理学领域，人们对它的研究非常感兴趣。然而工程随机光子学。这项研究有可能成为一个先例。该研究不仅是一个简单的光谱仪开发，而且具有学术价值。