【报告题目】基于深度学习的光学轨道角动量精准识别及其光通信应用
【报 告 人】陈险峰教授,上海交通大学
【报告时间】2022年12月9日（周五）下午2:30
【腾讯会议号】655 249 404
【报告摘要】从光学轨道角动量（OAM）被发现至今的三十余年里，具有特殊结构和性质的涡旋光束在光学微操、经典光通信、量子纠缠、传感检测等诸多领域展现出巨大的应用价值。特别地，由于OAM可以有无限多的模式数，可以大幅度提升光通信信道的容量，受到了广大研究者和业界的关注。在产生高质量的涡旋光束的同时，如何以高光学效率、高准确度、低光路复杂性测量涡旋光束所携带OAM的拓扑荷数，成为对该光束操控和信息获取非常重要的问题。同时，以神经网络算法为基础的深度学习理论在学术界与工业界均取得了显著的成果，深度学习在光学成像、光学信号复原方面的结合大大拓宽了该技术在光学领域的应用范围和重要性。报告将基于深度学习理念，研究其在测量OAM拓扑荷数和提升自由空间光通信容量的应用价值和意义。
【报告人简介】上海交通大学特聘教授。中国光学学会基础光学委员会副主任。2010年获得亚太物理协会联合会杨振宁奖。担任Journal of Nonlinear Optical Physics & Materials主编等。研究成果在在Nature、Nature Photonics、Science Advances、Physical Review Letters等本领域国际重要SCI 刊物上发表论文400余篇。发表的SCI 论文被引用5000余次。主要研究方向为非线性光学、集成光电子学、光场调控、光量子信息和生物光子学等。
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