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资源说明：Metasurfaces have been used to realize optical functions such as focusing and beam steering. They use subwavelength nanostructures to control the local amplitude and phase of light. Here we show that such control could also enable a new function of artificial neural inference. We demonstrate that metasurfaces can directly recognize objects by focusing light from an object to different spatial locations that correspond to the class of the object.
【Neuromorphic Metasurface】是光学领域的一项创新技术，它将神经形态计算与超材料表面（metasurfaces）结合，实现了光的智能处理。Metasurfaces是由亚波长纳米结构组成的二维阵列，能够精细调控光的局部振幅和相位，从而实现诸如聚焦和光束偏转等光学功能。然而，这项研究揭示了metasurfaces的一个新应用——人工神经推理（artificial neural inference）。
传统的神经形态计算主要依赖于数字电路，如硅光子学、衍射光学和纳米光子随机结构等平台。而基于metasurfaces的神经形态计算则具备独特优势，如极高的运算速度和极低的能耗。这种新型平台利用了平面光学技术，可以实现高密度集成，且得益于现有的纳米制造工艺，能大规模生产且成本较低。
在论文中，研究人员展示了如何利用metasurfaces直接识别物体。例如，识别手写数字。当一个手写数字作为对象被照亮时，metasurface会通过调整其纳米结构来控制光线的传播路径。不同类别的物体将使光线聚焦到不同的空间位置，这些位置对应于特定的类别标识。通过这种方式，metasurface能够直接解析输入的光学信号并作出判断，类似于生物神经网络中的模式识别过程。
设计流程包括构建纳米结构阵列，以模拟神经网络中的权重和连接。这些结构可以被编程来响应特定的光输入，并以特定的方式引导光的分布。通过训练和优化这些结构的参数，可以实现对不同输入模式的高效分类。
实验结果证明，该技术在手写数字识别任务上表现出色，显示了其在光学图像处理和机器学习领域的潜力。这一突破不仅拓宽了metasurfaces的应用范围，也为未来融合光学计算和人工智能的系统提供了新的可能，如嵌入式光学识别系统、高速光学信号处理和低功耗物联网设备等。
Neuromorphic Metasurface是一种将神经网络的计算原理与超材料技术相结合的新型计算平台，它有望在光学计算、图像识别和光学传感器等领域开启新的篇章，推动光学技术和人工智能的进一步融合。
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