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संरचित प्रकाश और AI किस प्रकार संचार के भविष्य को आकार दे रहे हैं

Date : 01-Aug-2024

स्थानिक आयामों और मशीन इंटेलिजेंस द्वारा संवर्धित संरचित प्रकाश प्रौद्योगिकी, सूचना संचरण और पहचान को बढ़ाती है। शोधकर्ताओं ने चुनौतीपूर्ण परिस्थितियों में कम त्रुटि दर और उच्च सटीकता बनाए रखने के लिए स्थानिक गैर-रेखीय रूपांतरण का उपयोग करके डेटा एन्कोडिंग और संचरण में महत्वपूर्ण प्रगति हासिल की है। श्रेय: ज़िलोंग झांग, वेई हे, सुई झाओ, युआन गाओ, शिन वांग, ज़ियाओटियन ली, यूकी वांग, युनफ़ेई मा, येटोंग हू, यिजी शेन, चांगमिंग झाओ | 

संरचित प्रकाश उन्नत छवि प्रसंस्करण को मशीन लर्निंग के साथ जोड़कर सूचना संचरण को बढ़ाता है , जिससे नवीन प्रयोगों में उच्च डेटा क्षमता और सटीकता प्राप्त होती है।

संरचित प्रकाश में स्थानिक आयामों को कई डिग्री की स्वतंत्रता के साथ एकीकृत करके सूचना क्षमता को बहुत अधिक बढ़ाने की क्षमता है। हाल ही में, छवि प्रसंस्करण और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के साथ संरचित प्रकाश पैटर्न के संलयन ने संचार और पता लगाने जैसे क्षेत्रों में उन्नति की मजबूत क्षमता का प्रदर्शन किया है।

संरचित प्रकाश क्षेत्र की सबसे उल्लेखनीय विशेषताओं में से एक इसकी आयाम सूचना का दो और तीन आयामी वितरण है। यह विशेषता परिपक्व रूप से विकसित छवि प्रसंस्करण प्रौद्योगिकी के साथ प्रभावी रूप से एकीकृत हो सकती है और वर्तमान में गहन परिवर्तनों को आगे बढ़ाने वाली मशीन लर्निंग तकनीक के आधार पर क्रॉस-मीडियम सूचना संचरण भी प्राप्त कर सकती है। सुसंगत सुपरपोजिशन अवस्थाओं पर आधारित जटिल संरचित प्रकाश क्षेत्र प्रचुर मात्रा में स्थानिक आयाम सूचना ले जा सकते हैं। स्थानिक गैर-रेखीय रूपांतरण को और अधिक संयोजित करके, सूचना क्षमता में महत्वपूर्ण वृद्धि प्राप्त की जा सकती है।

अरेखीय रूपांतरण से जटिल संरचित प्रकाश में उच्च सूचना क्षमता होती है। श्रेय: ज़िलोंग झांग, वेई हे, सुयी झाओ, युआन गाओ, शिन वांग, ज़ियाओटियन ली, युकी वांग, युनफेई मा, येटोंग हू, यिजी शेन, चांगमिंग झाओ

बीजिंग इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी के ज़िलोंग झांग और नानयांग टेक्नोलॉजिकल यूनिवर्सिटी के यिजी शेन ने अपनी टीम के सदस्यों के साथ मिलकर जटिल मोड सुसंगत सुपरपोजिशन अवस्थाओं और उनके स्थानिक गैर-रेखीय रूपांतरण के आधार पर सूचना क्षमता को बढ़ाने के लिए एक नई विधि प्रस्तावित की। मशीन विज़न और डीप लर्निंग तकनीकों को एकीकृत करके, उन्होंने कम बिट त्रुटि दर के साथ बड़े-कोण बिंदु-से-बहु-बिंदु सूचना संचरण प्राप्त किया।

 इस मॉडल में, स्थानिक प्रकाश मॉड्यूलेटर के माध्यम से संरचित प्रकाश के स्थानिक गैर-रेखीय रूपांतरण (एसएनसी) प्राप्त करने के लिए गॉसियन बीम का उपयोग किया जाता है। बीम के तीव्रता वितरण की पहचान करने के लिए कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) का उपयोग किया जाता है। मूल सुपरपोजिशन मोड और एसएनसी मोड की तुलना करके, यह देखा गया है कि मूल मोड के घटक आइगेनमोड्स के क्रम में वृद्धि के साथ, एचजी सुपरपोजिशन मोड की एन्कोडिंग क्षमता एलजी मोड की तुलना में काफी बेहतर है, और स्थानिक संरचित गैर-रेखीय रूपांतरण के बाद मोड एन्कोडिंग क्षमता में काफी सुधार किया जा सकता है।

एनकोडिंग और डिकोडिंग प्रदर्शन का सत्यापन

उपरोक्त मॉडल के आधार पर एन्कोडिंग और डिकोडिंग प्रदर्शन को सत्यापित करने के लिए, 50×50-पिक्सेल रंगीन छवि प्रेषित की गई, जिसे चित्र 1 में दिखाया गया है। छवि के RGB आयामों को 5 वर्णिकता स्तरों में विभाजित किया गया था, जिसमें कुल 125 प्रकार की वर्णिकता जानकारी शामिल थी, जिनमें से प्रत्येक को 125 HG सुसंगत सुपरपोजिशन अवस्थाओं द्वारा एन्कोड किया गया था। इसके अतिरिक्त, वायुमंडलीय अशांति के कारण होने वाले चरण जिटर की विभिन्न डिग्री को DMD स्थानिक प्रकाश मॉड्यूलेटर के माध्यम से इन 125 मोड पर लोड किया गया और डेटासेट बनाने के लिए डीप लर्निंग तकनीक के साथ प्रशिक्षित किया गया।

इसके अलावा नॉनलाइनियर रूपांतरण का उपयोग करते हुए, उच्च क्षमता वाले डिकोडिंग प्रभावों का विश्लेषण लागू किया गया, जिसमें 530 एसएनसी मोड को इन मोड के लिए कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क द्वारा कन्फ्यूजन मैट्रिक्स के प्रायोगिक माप के लिए चुना गया, जैसा कि चित्र 2 में दिखाया गया है। प्रायोगिक निष्कर्षों से संकेत मिलता है कि अधिक विशिष्ट संरचनात्मक विशेषताओं के कारण, एसएनसी मोड अभी भी समान रूप से कम बिट त्रुटि दर सुनिश्चित कर सकते हैं जबकि डेटा क्षमता में उल्लेखनीय वृद्धि करते हुए, 99.5% तक की डेटा पहचान सटीकता के साथ। इसके अतिरिक्त, प्रयोग ने विसरित प्रतिबिंब की स्थितियों के तहत मशीन विज़न पैटर्न पहचान क्षमता को भी सत्यापित किया, 70 डिग्री तक के अवलोकन कोणों के साथ कई प्राप्त करने वाले कैमरों द्वारा एक साथ उच्च-सटीक डिकोडिंग प्राप्त की।

 
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