社区所有版块导航
Python
python开源   Django   Python   DjangoApp   pycharm  
DATA
docker   Elasticsearch  
aigc
aigc   chatgpt  
WEB开发
linux   MongoDB   Redis   DATABASE   NGINX   其他Web框架   web工具   zookeeper   tornado   NoSql   Bootstrap   js   peewee   Git   bottle   IE   MQ   Jquery  
机器学习
机器学习算法  
Python88.com
反馈   公告   社区推广  
产品
短视频  
印度
印度  
Py学习  »  机器学习算法

[超表面论文快讯-633]清华深圳国际研究生院苏萍联合上海理工顾敏团队在PhotoniX发表深度学习光存储解码研究

超表面学习之路 • 1 月前 • 81 次点击  

-[超表面最新研究-第633期]-

清华深圳国际研究生院苏萍联合上海理工顾敏团队在PhotoniX发表深度学习光存储解码研究

点击蓝字 关注我们


栏目介绍

“论文快讯”栏目旨在精简地分享 一周内发表在高水平期刊上的Metasurface领域研究成果,帮助读者及时了解领域前沿动态,如果对专栏的写法或内容有什么建议欢迎留言,后续会陆续开启其他专栏,敬请期待。




论文基本信息


标题

A deep-learning enhanced computational optical decoding strategy (DECODS) for optical data storage

作者:

Mingyuan Liu(清华大学深圳国际研究生院);

Luyao Dong(清华大学深圳国际研究生院);

Qingjun Zhuang(清华大学深圳国际研究生院);

Chun Zhang(清华大学深圳国际研究生院);

Zhanquan Tian(清华大学深圳国际研究生院);

Yangyang Liu(燕山大学理学院);

Ruoyu Zhong(杜克大学机械工程与材料科学系);

Xianwen Yang(清华大学深圳国际研究生院);

Mali Gong(清华大学深圳国际研究生院);

Qiming Zhang(上海理工大学光子芯片研究院);

通讯作者: Jianshe Ma(清华大学深圳国际研究生院);

通讯作者: Ping Su(清华大学深圳国际研究生院);

通讯作者: Min Gu(上海理工大学光子芯片研究院);

发表时间:

2026年05月27日(其中2025年08月07日投稿,2026年04月25日返修,2026年05月06日接收)

发表期刊: PhotoniX(JCR-Q1,IF=19.1)



论文重要图文


摘要:

光学数据存储具备低成本、低能耗和长期保存优势,但传统蓝光读出受衍射极限制约,相邻记录符号难以可靠分辨,系统往往需要依赖纠错码维持数据完整性,从而牺牲有效容量并增加解码复杂度;已有人工智能读出方法也常缺少针对实际光学读通道约束的物理建模和实验验证。针对这一研究空缺,清华大学深圳国际研究生院联合上海理工大学团队提出了深度学习增强计算光学解码策略DECODS,把光盘读出过程建模为数据驱动的光学读通道,并通过2 T至8 T多长度判决窗口和ResNet101、InceptionTime等网络进行并行识别。可以把DECODS理解为给光学读头后端增加一套“懂物理的判读器”:前端仍使用标准蓝光光学系统,后端则根据含像差、离焦、倾斜、伺服抖动、白噪声、符号间干扰和轨间串扰的训练数据学习如何判断拥挤符号。结果显示,在该研究验证的实验条件下,DECODS在真实读出评估片段上实现0%原始误码率,可识别接近传统衍射极限判决阈值四分之一的符号间距,并带来最高14.8%的潜在有效容量提升;同时,噪声容忍度提高5.8倍,稳健伺服裕量扩展不低于20%,结合纠错相关增益后理论有效密度提升最高可达26.28%。该成果以 A deep-learning enhanced computational optical decoding strategy (DECODS) for optical data storage 为题,于2026年05月27日发表于《PhotoniX》。

重要图片:

图1 深度学习增强计算解码策略(DECODS)的示意图。

当聚焦激光的衍射受限光斑扫描光盘时,原始信号被采集。随后,信号通过均衡器进行平衡,以消除符号间干扰。采用七个判决窗口,从同一初始位置开始,分别捕获长度从2 T到8 T不等的信号,用于解码平衡后的信号。每个窗口的信号分别由深度学习模块识别,从记录符号中解码存储信息。七个窗口判决结果比较后得到的正确解码结果被存入读出存储器。随后,根据正确解码信号的长度调整七个窗口的初始位置,以连续解码后续信号部分,从而实现连续循环解码过程。(此处最小符号长度为2 T,其中2 T等于149 nm。)a 光学数据存储系统的基本原理:数据被转换为数字信息并存储在光盘上,随后由DECODS解码,最终恢复为原始存储信息。b 光学数据存储读出示意图,光盘上的记录符号表示数据。凹坑(图像右下角黑色区域)表示代码“1”,平台(图像右下角黄色和白色区域)表示代码“0”。代码长度决定记录符号的长度。c 当记录激光扫过记录符号时,其振幅和相位受到记录符号纳米结构的调制。光电探测集成电路将激光光场变化转换为原始读出信号。d 平衡后的读出信号。e ResNet101网络输入部分的数据转换,将一维向量转换为图像格式。f InceptionTime网络输入部分的数据转换,将一维向量转换为带零填充的输入。

图2 使用高精度光学建模构建训练数据集。

a 光学数据存储系统的理论计算模型。b 通过原子力显微镜观察高密度BD记录层的表面微结构,以捕获实际记录符号的形貌特征并促进精确建模。c 光盘记录层表面的理论建模结果(计算)。d BD光学数据存储中理论计算的读出信号(绿色,计算)和实测眼图(蓝色,实验)。理论计算的原始读出信号经均衡器处理后,再分段叠加得到眼图。e 实际测量(上)和理论建模(下)的记录符号,长度从2 T到8 T不等,对应七个判决窗口。凹坑表示“1”的组合,平台表示“0”的组合。f ResNet101和InceptionTime网络的训练损失随训练轮次变化。g ResNet101和InceptionTime网络的验证误差随训练轮次变化。比例尺为1 μm。

图3 通过具有物理合理性的扰动增强训练,以提高模型稳健性。

a 理想无伺服误差条件、聚焦伺服误差、循迹伺服误差和倾斜伺服误差下读/写状态的比较(从左至右)。由于伺服误差,光盘局部微结构与聚焦激光光斑的相对位置发生变化(上);由于伺服误差,光盘表面的聚焦光斑也发生差异(下)。b 长度从2 T到8 T的信号训练集t-SNE可视化表示。c和d 使用扰动增强数据集训练时,ResNet101和InceptionTime网络验证误差率随训练轮次变化。e 在使用含伺服误差信号增强训练集后,聚焦伺服误差、循迹伺服误差、倾斜伺服误差、高斯白噪声和信号错位的误差容忍度提升百分比;误差容忍度定义为误码率为0时系统误差的最大允许范围。

图4 使用由模拟信号训练的DECODS解码低质量真实信号的性能。

a 光学数据存储系统的实验装置,包括光盘、微致动器、光电探测器、透镜和激光器。b 对真实采集信号(实验)进行平滑和滤波,以降低背景噪声影响;采用平滑因子为0.005的局部加权散点平滑方法。c 真实采集信号的眼图(实验)。d 中心位置处长度为2 T的代码“00”信号和长度为3 T的代码“000”信号的振幅分布。e 使用基于ResNet101的DECODS解码真实采集信号,并将解码结果转换为混淆矩阵(实验),显示所有解码结果均正确。f 使用基于InceptionTime的DECODS解码真实采集信号;解码结果被转换为混淆矩阵(实验),显示大多数解码结果正确。

图5 更高存储密度和更小记录符号对DECODS的影响。

a 常规高密度光盘与符号宽度减小10%、线间距减小10%的光盘显微表面对比。b 符号宽度减小10%时计算读出信号的眼图(计算)。c 线间距减小10%时读出信号的眼图(计算)。d、e、f、g、h 分别展示在符号宽度减小10%和线间距减小10%时,与常规高密度光盘相比,聚焦伺服误差、循迹伺服误差、倾斜伺服误差、噪声和信号错位的伺服裕量变化;2 T对应等效分辨率40。正常条件下的伺服裕量值来自图4。




参考文献


M. Liu, L. Dong, Q. Zhuang, et al., "A deep-learning enhanced computational optical decoding strategy (DECODS) for optical data storage." PhotoniX 7, 34 (2026).


https://doi.org/10.1186/s43074-026-00251-5

免责声明


本公众号专注于超表面领域的最新研究动态、学术成果和技术应用分享。所有发布的内容和图片,均已标明来源,且仅供个人学术学习和知识积累使用,不得用于商业目的。如您发现任何版权或相关问题,欢迎通过邮箱 metasurface@126.com 联系我们,我们将尽快处理并协调相关事宜。


    点击底部“阅读原文”可跳转原文链接

Python社区是高质量的Python/Django开发社区
本文地址:http://www.python88.com/topic/197285