德克萨斯大学达拉斯分校

作者发展了一种卷积神经网络用于理解光的“指纹”信号，这种神经网络通常被用于图像识别，通过光伏图形二维图像作为输入数据，通过神经网络运算能够给出光的特征信息，包括功率、极化、波长参数。通过训练，探测器数据给出的参数与实验测试结果之间的误差非常低。因此，作者成功实现了一种紧凑的光探测器，能够给出探测光的多种参数。