南京大学研究人员集成光子神经网络与分布式声学传感 可用于基础设施监测

近日，南京大学研究团队成功将光子神经网络与分布式声学传感技术相结合，为基础设施监测提供了创新解决方案。该技术利用光纤中的分布式声学传感（DAS）系统捕捉周围环境的微弱振动信号，并通过光子神经网络进行实时分析处理，从而实现对桥梁、隧道、管道等关键基础设施状态的高精度监测。

传统结构健康监测方法存在成本高昂、布线复杂等问题，而基于光子神经网络的DAS系统则展现出显著优势：它能够以更低的成本、更高的灵敏度和更快的速度检测到潜在隐患，如裂缝扩展、沉降变形或异常活动。此外，由于光子神经网络具备强大的非线性计算能力，可有效识别复杂背景噪声中的细微变化，进一步提升了监测系统的可靠性。

这一研究成果不仅为交通、能源等领域提供了先进的基础设施维护工具，还展示了光学与人工智能交叉融合的巨大潜力。未来，随着技术优化及规模化应用推广，该方案有望成为保障公共安全的重要手段之一。相关论文已发表于《自然·通讯》杂志上。

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