自 1940 年代后期諾貝爾獎獲得者丹尼斯·加博 (Dennis Gabor) 發明以來，全息術已廣泛應用于科學和工程應用，例如計算成像、顯微鏡、傳感器、顯示器和干涉測量。在全息術的許多應用中，通常使用數字計算機和迭代算法來重建全息圖以檢索對象信息，這可能會很耗時，具體取決于全息圖的大小。

在ACS Photonics最近發表的一篇文章中，來自加州納米系統研究所 (CNSI) 和加州大學洛杉磯分校 (UCLA) 電氣與計算機工程系的 Aydogan Ozcan 教授和研究生 Sadman Sakib Rahman 提出了一種新的計算機方法使用衍射網絡對全息圖進行全光學重建。衍射網絡是一種全光學處理器，由一組空間設計的衍射表面組成，這些表面通過光物質相互作用和衍射共同計算輸入光場的所需變換。在計算機中使用深度學習針對給定任務訓練和優化衍射網絡的空間特征。訓練完成后，可以制造和組裝這些衍射表面，形成一個物理網絡，該網絡可以以光速全光重建未知物體或場景的輸入全息圖，除了照明外，無需任何外部電源光。

使用衍射網絡對全息圖進行無計算機、全光學重建。圖片來源：加州大學洛杉磯分校技術進步工程學院

可以全光重建全息圖的整個衍射網絡架構非常薄，其跨度僅為光波長的約 225 倍。例如，使用綠色激光光源進行照明，這樣的衍射網絡將像人的頭發一樣細，使其非常緊湊和輕便。這種非常薄、緊湊的設計還可以在不到 1 皮秒的時間內從其全息圖即時重建對象，與利用圖形處理單元的最先進的數字全息圖重建算法相比，速度要快一萬億倍以上（GPU）。

加州大學洛杉磯分校研究人員進行的數值分析表明，衍射網絡在全光學全息圖重建方面具有眾多優勢，可實現卓越的圖像重建質量、增強的景深以及衍射處理器輸出的更高衍射效率。加州大學洛杉磯分校的研究人員總結說，這種全光學全息圖處理器可以在全息成像、顯微鏡、傳感和顯示相關應用等不同領域找到許多應用，尤其是受益于其無計算機操作和超快速圖像重建能力。

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