人工智能设计的衍射光学处理器为低功耗结构健康监测铺平了道路

利用衍射光学处理器进行结构振动监测的示意图。

加州大学洛杉矶分校（UCLA）的一个研究团队提出了一种利用衍射光学处理器监测结构振动的新框架。这项新技术利用人工智能协同优化被动衍射层和浅层神经网络，使系统能够将随时间变化的机械振动编码成独特的时空光学模式。

传统监测方法的局限性

结构健康监测（SHM）系统对于评估建筑物、桥梁等民用基础设施的状况至关重要，尤其是在地震等自然灾害发生之后。传统的基于振动的监测方法依赖于加速度计和应变计组成的传感器网络，这些网络需要消耗大量电力，产生庞大的数据集，需要复杂的数字信号处理，而且安装和维护成本高昂。

此外，要实现高空间分辨率以精确定位损伤，通常需要昂贵且密集的传感器部署。

衍射系统的工作原理

由加州大学洛杉矶分校电子与计算机工程系 Aydogan Ozcan 教授领导的这项新研究，利用物理-数字协同集成技术克服了这些挑战。与依赖传统传感器网络对原始物理信号进行数字化不同，新系统采用附着在目标结构上的被动式优化衍射层。当结构振荡时，该优化衍射层随之移动，调制入射光波，将结构位移编码为光信号。随后，这些光信号被几个光学探测器捕获，并由低功耗神经网络快速解码。

“与结构健康监测中使用的传统传感器网络不同，我们的系统利用衍射层作为优化的光学处理器，将复杂的多维结构振荡信息智能地预编码到调制光信号中，”奥兹坎解释道。这种方法将部分计算负担转移到物理域，从根本上改变了传统的数字传感范式。

实验验证和能力

Ozcan团队与加州大学洛杉矶分校土木与环境工程系Ertugrul Taciroglu教授的实验室以及加州地质调查局的Farid Ghahari博士合作，利用可编程振动台，在实验室规模的建筑模型上进行毫米波照射实验验证，展示了其平台的强大功能。他们成功提取了各种动态激励下的1D和2D振动频谱，包括来自地震数据集的地震波形。

此外，他们还展示了一种波长复用衍射系统，该系统能够利用具有不同波长的光源同时监测多点结构振动。

可扩展性和未来应用

这项技术的一大优势在于其可扩展性和能源效率。衍射表面可作为完全被动的编码器，在工作过程中不消耗任何能量。此外，针对毫米波优化的设计可以通过调整衍射特征的尺寸（使其与照明波长成比例），从而在电磁波谱的其他波段（例如可见光或红外线）中工作。

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  MX2000-LN-01 Performance Highlights

  型号：MX2000-LN Series

  厂家：Exail

  概述：MX2000-LN系列是专为2.0μm波长频段设计的高带宽强度调制器，支持高达10GHz及以上的频率操作，适用于LIDAR、气体传感等多种场景。

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