宋清海/肖淑敏/胡竞天等eLight封面综述：智能光子学

本文综述了人工智能与纳米光子学的深度融合如何推动智能光子学的发展。背景方面，人工智能技术的快速发展为光子学技术的智能化提供了坚实基础。研究目的旨在探讨机器学习如何赋能纳米光子学，推动智能光子器件的发展。文章介绍了光学神经网络在光计算、智能传感和计算成像等领域的突破性进展，并展望了未来的挑战与机遇。结论部分指出，智能光子学在光学计算架构与动态可重构光子器件方面取得了一系列突破，但仍面临制备工艺、模型准确性和数据集多样性等挑战。未来需在机器学习理论、纳米制造工艺与材料体系等关键领域开展协同攻关，以实现技术瓶颈的系统性突破。