Нейросеть научили воссоздавать изображения, переданные по оптоволокну - «Новости Банков»

В отличие от сигнала, передать изображение по оптическому волокну непросто — данные перемешиваются. Ученым из Швейцарии удалось обучить нейросеть воссоздавать изображения чисел, переданные на расстояние в километр, по их спектральному отпечатку. Открытие может многократно увеличить пропускную способность оптических кабелей.
Команда из Швейцарского федерального института технологий Лозанны использовала нейросеть для распознавания изображений, переданных по оптоволоконному кабелю. Сейчас многомодовое оптоволокно — самая быстрая технология для передачи данных на большие расстояния, но в преддверии распространения 5G-связи ей тоже понадобится апгрейд. Очевидный способ — попытаться передавать данные параллельно. Проблема, однако, в том, что отдельные компоненты изображения смешиваются.
Швейцарские специалисты опубликовали статью в журнале Optica, описав в ней систему восстановления изображения с помощью нейросети — технологии, которая уже широко и успешно используется для классификации образов.
«Мы использовали современную архитектуру глубокой нейросети, чтобы воссоздать оригинальные изображения по хаотичному отпечатку на выходе. И показали, что это возможно для кабелей длиной до километра», — говорит один из авторов работы Деметри Псалтис.
Ученые передавали по оптоволокну рукописные цифры и, используя базу из 20 000 образцов, успешно обучили ИИ распознавать их. 16 000 изображений были отобраны для тренировки нейросети, а еще 4000 — для проверки. С помощью лазера каждую цифру подсвечивали и передавали этот отпечаток по кабелю с 4500 волокнами на видеокамеру.
Работы, которые обещают ускорить оптическую передачу данных, идут в разных направлениях. Хайтек+ писал о двух таких прорывах: это 11-цветный лазер и умная ткань, полученная с помощью новой технологии производства оптоволокна.

Цитирование статьи, картинки - фото скриншот - Rambler News Service.

Иллюстрация к статье - Яндекс. Картинки.

Есть вопросы. Напишите нам.

Общие правила  поведения на сайте.