具有深度强化学习的多波长光学信息处理

快速阅读: 据《Nature.com》最新报道，研究提出一种深度强化学习校准（DRC）方法，解决多波长光学系统因制造和环境等因素导致的性能问题。DRC 方法通过自主学习，在21次迭代内高效完成信号处理任务，适用于光学计算与通信领域，显著提升系统稳定性和操作效率。

多波长光学信息处理系统通常应用于光学神经网络和宽带信号处理。然而，其有效性常受到制造、传输及环境因素引起的频率选择性响应的影响。为解决上述问题，本研究提出了一种受深度确定性策略梯度训练策略启发的深度强化学习校准（深度强化学习校准，DRC）方法。该方法能够持续自主地从系统中获取经验，有效积累校准策略所需的实践经验，并在适应能力方面优于传统方法。

针对基于色散补偿光纤、微环谐振器阵列以及马赫-曾德尔干涉仪阵列的系统——这些以多波长光学载波为光源的系统，DRC 方法能够在 21 次迭代内完成对应的信号处理任务。这一方法实现了高效且精准的调控，适用于光学卷积计算加速、微波光子信号处理以及光网络路由等领域。

这种方法不仅提升了系统的性能稳定性，还显著优化了操作效率，在实际应用中展现了卓越的技术优势。

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