Новая технология открывает возможность для хранения значительных массивов информации в виде голограмм |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2026-03-30 10:48 Китайские ученые создали новую систему голографического хранения данных, объединяющую амплитуду, фазу и поляризацию света для записи информации в трех измерениях. Эта технология, описанная на сайте Optica, использует сверточные нейронные сети для декодирования данных, значительно увеличивая плотность хранения по сравнению с традиционными методами. В отличие от обычных носителей, таких как жесткие диски и оптические диски, голографическое хранение задействует весь объем материала. Лазерные лучи создают световые узоры, которые могут существовать одновременно в одном пространстве, повышая плотность и скорость передачи данных. Инновация ученых из Фуцзяньского педагогического университета — тензорная поляризационная голография, сохраняющая состояние поляризации света. Они разработали 3D-стратегию, позволяющую одному пространственному модулятору кодировать амплитуду, фазу и поляризацию одновременно. Поляризация стала надежным дополнительным каналом информации. Декодирование многомерных данных обычно сложно, так как стандартные датчики фиксируют только амплитуду, но не фазу и поляризацию. Исследователи обучили нейросеть восстанавливать все три измерения, анализируя дифракционные изображения через вертикальный поляризатор и без него. Нейросеть выявляет скрытые закономерности, позволяя декодировать объемные данные из простых измерений интенсивности. Эксперименты подтвердили, что многомерное кодирование увеличивает объем информации, который может нести одна голографическая "страница". Синхронное декодирование нейросетью сокращает необходимость в сложных измерениях, ускоряя считывание. Руководитель проекта Тан Сяоди считает, что технология может привести к созданию компактных центров обработки данных, эффективному архивному хранению, а также развитию оптического шифрования и визуализации. Следующие шаги команды — увеличение градаций серого для повышения емкости, повышение надежности носителей и интеграция с объемным мультиплексированием для одновременного хранения множества данных. Ученые из Гонконга представили два новых метода записи данных: первый использует коллаген, обеспечивая высокую плотность хранения и встроенные механизмы защиты, второй основан на ДНК и позволяет перезаписывать информацию. Телеграм: t.me/ainewsline Источник: vk.com Комментарии: |
|