DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-025-59763-6
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40368971
تاريخ النشر: 2025-05-14
المؤلف: Ziqing Guo وآخرون
الموضوع الرئيسي: الشبكات العصبية وحوسبة الخزانات
الطرق
في هذه الدراسة، طور المؤلفون نظام ميكروسكوب طيفي زمني بترددات تيراهيرتز (NSTDSM) للتحقيق في أنماط الانكسار عند ترددات التيراهيرتز. تم تصميم الإعداد التجريبي لتحقيق دقة مكانية عالية، مما يمكّن من تحليل المواد على النانو. يستخدم NSTDSM مزيجًا من توليد نبضات التيراهيرتز وتقنيات المسح لالتقاط معلومات مفصلة حول الخصائص الكهرومغناطيسية للعينة.
تشمل المنهجية التحكم الدقيق في معلمات المسح وتنفيذ تقنيات معالجة الإشارات المتقدمة لتعزيز جودة قياسات التيراهيرتز. يسمح هذا النهج باستخراج الخصائص الفيزيائية ذات الصلة للمواد قيد الدراسة، مما يساهم في فهم أفضل لسلوكها في نطاق التيراهيرتز. من المتوقع أن توفر النتائج من هذا الإعداد التجريبي رؤى حول التفاعلات الأساسية لموجات التيراهيرتز مع مواد مختلفة، مما قد يؤدي إلى تقدم في علم المواد والحقول ذات الصلة.
النتائج
تظهر النتائج وظيفة الشبكة العصبية العميقة الانتقائية للاستقطاب (PS-DNN)، التي تدمج مصفوفة لوح نصف الموجة (HWP) لتطبيقات في تبادل المعلومات والأمان. تتكون PS-DNN من مكونين رئيسيين: نمط معدني يولد ضوءًا موزعًا مكانيًا، مثل الحروف المكتوبة بخط اليد، وسطح ميتا متسلسل يعدل الاستقطاب وطور المجال الضوئي المدخل، على غرار الخلايا العصبية في شبكة عصبية عميقة (DNN). يظهر النظام عملية أحادية الاتجاه من خلال انكسار موجات التيراهيرتز (THz) بناءً على استقطابها؛ يتم التعرف على الموجات المستقطبة في الاتجاه x من الاتجاه الأمامي والموجات المستقطبة في الاتجاه y من الاتجاه الخلفي، بينما يتم حظر نفس الاستقطاب من الاتجاه المعاكس.
بالإضافة إلى ذلك، تحت تأثير الاستقطاب الخطي بزاوية 45° (45°-LP)، يمكن أن تعمل PS-DNN في اتجاهين، كاشفة عن المجالات الانكسارية المستقطبة في الاتجاهين x وy في مستوى الإخراج لكل من الانتشار الأمامي والخلفي. تتيح هذه القدرة القابلة للتبديل بين الاستقطاب لـ PS-DNN العمل في وضعين: أحادي الاتجاه لأمان المعلومات، حيث يمكن تشفير البيانات كسلسلة من حالات الاستقطاب، وثنائي الاتجاه لتبادل المعلومات، حيث يمكن نقل البيانات في كلا الاتجاهين باستخدام تأثير الاستقطاب الخطي بزاوية 45°. تعزز هذه المرونة التطبيقات المحتملة لـ PS-DNN في الاتصالات الآمنة وتبادل المعلومات التعاوني.
المناقشة
تناقش البحث تصميم ووظيفة الشبكات العصبية العميقة الانتقائية للاستقطاب (PS-DNNs) التي تدمج قدرات نقل البيانات أحادية وثنائية الاتجاه لتعزيز تبادل المعلومات والأمان. يستخدم النظام البصري لوح موجي مع مصفوفة جونز للتلاعب بالضوء المستقطب، مما يسمح بخصائص نقل مميزة في الاتجاهين الأمامي والخلفي. على وجه التحديد، يمكن تكوين النظام للسماح بتدفق البيانات أحادي الاتجاه للضوء المستقطب في الاتجاه x بينما يمكّن الاتصال ثنائي الاتجاه للضوء المستقطب في الاتجاه y. يعزز هذا السلوك المعتمد على الاستقطاب أمان البيانات من خلال تقييد الوصول غير المصرح به عبر القنوات العكسية.
تظهر النتائج التجريبية قدرة PS-DNN على تصنيف وتصوير الأرقام والحروف المكتوبة بخط اليد بدقة عالية، محققة معدلات تعرف تبلغ 90% و92.5% على التوالي. يسمح تصميم النظام بنقل المعلومات بشكل مخصص بناءً على ثلاثة مفاتيح: اتجاه النقل، حالة الاستقطاب، وموقع الكشف. يضمن هذا التصميم أن يتمكن مستلمون مختلفون من فك تشفير معلومات مميزة من نفس السلسلة المرسلة، مما يعزز أمان البيانات. تشير النتائج إلى أن إطار عمل PS-DNN يمكن تمديده إلى ترددات بصرية متنوعة، مما يمهد الطريق لأجهزة ضوئية متعددة الوظائف متقدمة توازن بين تبادل البيانات والأمان في أنظمة الاتصالات الضوئية بالكامل.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-025-59763-6
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40368971
Publication Date: 2025-05-14
Author(s): Ziqing Guo et al.
Primary Topic: Neural Networks and Reservoir Computing
Methods
In this study, the authors developed a near-field scanning terahertz time-domain spectroscopy microscopy system (NSTDSM) to investigate diffraction patterns at terahertz frequencies. The experimental setup is designed to achieve high spatial resolution, enabling the analysis of materials at the nanoscale. The NSTDSM utilizes a combination of terahertz pulse generation and scanning techniques to capture detailed information about the sample’s electromagnetic properties.
The methodology includes precise control of the scanning parameters and the implementation of advanced signal processing techniques to enhance the quality of the terahertz measurements. This approach allows for the extraction of relevant physical characteristics of the materials under study, contributing to a better understanding of their behavior in the terahertz regime. The findings from this experimental setup are expected to provide insights into the fundamental interactions of terahertz waves with various materials, potentially leading to advancements in material science and related fields.
Results
The results demonstrate the functionality of the polarization-selective deep neural network (PS-DNN), which integrates a half-wave plate (HWP) array for applications in information sharing and security. The PS-DNN comprises two primary components: a metallic pattern that generates spatially distributed light, such as handwritten letters, and a cascade metasurface that modulates the polarization and phase of the input optical field, akin to the neurons in a deep neural network (DNN). The system exhibits unidirectional operation by diffracting terahertz (THz) waves based on their polarization; x-polarized waves from the forward direction and y-polarized waves from the backward direction are recognized, while the same polarization from the opposite direction is blocked.
Additionally, under 45°-linearly-polarized (45°-LP) incidence, the PS-DNN can operate bidirectionally, detecting x-polarized and y-polarized diffractive fields in the output plane for both forward and backward propagation. This polarization-switchable capability allows the PS-DNN to function in two modes: unidirectional for information security, where data can be encrypted as a sequence of polarization states, and bidirectional for information sharing, where data can be transmitted in both directions using 45°-LP incidence. This versatility enhances the potential applications of the PS-DNN in secure communications and collaborative information exchange.
Discussion
The research discusses the design and functionality of polarization-selective deep neural networks (PS-DNNs) that integrate unidirectional and bidirectional data transmission capabilities for enhanced information sharing and security. The optical system employs a waveplate with a Jones matrix to manipulate polarized light, allowing for distinct transmission properties in forward and backward directions. Specifically, the system can be configured to permit unidirectional data flow for x-polarized light while enabling bidirectional communication for y-polarized light. This polarization-dependent behavior enhances data security by restricting unauthorized access through reverse channels.
The experimental results demonstrate the PS-DNN’s ability to classify and image handwritten digits and letters with high accuracy, achieving 90% and 92.5% recognition rates, respectively. The system’s architecture allows for tailored information transmission based on three keys: transmission direction, polarization state, and detection position. This design ensures that different receivers can decode distinct information from the same transmitted sequence, thereby reinforcing data security. The findings suggest that the PS-DNN framework can be extended to various optical frequencies, paving the way for advanced multifunctional photonic devices that balance data sharing with security in all-optical communication systems.