p Um novo papel em Fotônica Avançada demonstra melhorias distintas para o desempenho de inferência e generalização de redes neurais ópticas difrativas. p Uma das principais melhorias discutidas no artigo, "A detecção diferencial específica de classe em redes neurais ópticas difrativas melhora a precisão da inferência, "incorpora um esquema de detecção diferencial combinado com um conjunto de redes ópticas difrativas de operação paralela, onde cada rede individual deste conjunto é especializada para reconhecer especificamente um subgrupo de classes de objetos.

p De acordo com o SPIE Fellow Aydogan Ozcan, da Universidade da Califórnia, Los Angeles, e um dos autores do artigo, esses resultados "fornecem um grande avanço para trazer soluções de baixa potência e baixa latência baseadas em rede neural óptica para várias aplicações de aprendizado de máquina."

p Esta última pesquisa é um avanço significativo para a estrutura de aprendizado de máquina óptico da Ozcan:a tecnologia é especialmente significativa para reconhecer objetos alvo mais rapidamente e com significativamente menos energia do que os sistemas de aprendizado de máquina baseados em computador padrão. Em última análise, pode fornecer grandes vantagens para veículos autônomos, robótica e vários aplicativos relacionados à defesa, entre outros.

p Estes últimos avanços sistemáticos em projetos de redes ópticas difrativas têm o potencial de avançar no desenvolvimento da próxima geração, específico da tarefa, e sistemas de câmeras computacionais inteligentes.