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公开(公告)号：CN119940443A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510423249.1
申请日：2025-04-07
Applicant: 清华大学
IPC: G06N3/067 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06V10/82 , G06V10/145 , G06V10/147 , G06V10/94 , G06V10/764
Abstract: 本公开涉及光计算技术领域，尤其涉及一种智能光计算通用传播模型、架构与系统。其中，该模型包括：模型训练模块，用于获取目标光计算任务，并根据目标光计算任务对初始光计算通用传播模型进行训练，得到目标光计算通用传播模型，其中，初始光计算通用传播模型由四维波动光学光场函数构建得到，四维波动光学光场函数用于描述复数光场在空间维度、光谱维度、偏振维度的信息；光计算模块，用于获取光输入信号，并基于目标光计算通用传播模型对光输入信号进行调制，得到调制后的光信号，以根据调制后的光信号确定光计算结果。采用上述方案的本公开可以提高光学计算的灵活性和实用性。
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公开(公告)号：CN119882930A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510379732.4
申请日：2025-03-28
Applicant: 清华大学
Abstract: 本公开涉及光计算技术领域，尤其涉及一种智能光计算大模型训练芯片系统与计算方法。其中，该系统包括多个光芯片，每个光芯片包括：多个数模转换器，用于将需要计算的多个输入参数和多个变量参数的数字电信号转换到模拟电信号；多个片上衰减器，与多个数模转换器连接，用于将需要计算的多个输入参数和多个变量参数的模拟电信号转换到模拟光信号，并将多个输入参数和多个变量参数进行相乘得到多个相乘结果；求和模块，用于将多个相乘结果进行相加得到目标输出结果。本公开通过多个光芯片，充分利用光子的高速并行处理特性，实现光子化处理计算任务，提升了模型训练的效率和吞吐量。
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公开(公告)号：CN119882929A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510379731.X
申请日：2025-03-28
Applicant: 清华大学
Abstract: 本公开涉及光计算技术领域，尤其涉及一种智能光计算大模型训练方法与系统。其中，该方法包括：获取训练数据集，并将训练数据集中的数据输入预设大模型中，得到预测结果；基于预测结果和真实结果，通过目标损失函数确定对应的目标损失值；基于目标损失值进行反向梯度传播，确定多层感知机层对应的第一损失梯度；基于第一损失梯度，确定每个光模块层的第二损失梯度；基于每个光模块层的第二损失梯度，对每个光模块层中的参数进行更新，重复上述步骤，直至所述预设大模型收敛，得到目标大模型。本公开通过将光模块层集成到多层感知机层中，从而利用光模块层实现光学矩阵运算的高效加速，减少了计算的延迟与功耗，提高了大模型的训练效率。
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公开(公告)号：CN118569334B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202410623534.3
申请日：2024-05-20
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了智能光计算在线训练架构与系统，应用于自由空间系统，包括：利用固态激光器生成预设波长的相干光，利用扩束器扩展相干光波前，并通过分束器将相干光波前分成第一路径光束和第二路径光束；将第一路径光束输入第一空间光调制器进行数据/误差复杂场加载，将第二路径光束作为干涉光束；其中，将用于场加载的第一空间光调制器配置为工作在调幅模式；将调幅光场通过4f系统中继到第二空间光调制器进行相位调制，利用半波片调整偏振后，将第二路径光束通过半波片和线性偏振片得到输出光束；利用探测对称传播系统测量输出光束，以确定光束测量结果的幅度和相位。本发明可以避免复杂的反向传播过程，提高了训练的效率和稳定性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119088218A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411152494.5
申请日：2024-08-21
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了脑启发复杂场景具身智能方法及系统，该方法构建脑启发复杂场景下的决策支持网络模型；其中，决策支持网络模型，包括感知网络、目标网络和推理网络；将机器人获取的视觉信号输入决策支持网络模型，并利用感知网络将视觉信号转换为脉冲信号，以将脉冲信号转换为不同的神经元群体；通过目标网络将机器人导航系统的导航信息编码成目标导向的神经元群体；利用推理网络模拟来自感知网络和目标网络的神经元群体，并通过神经元群体间的符号化交互执行复杂的符号推理，以最终生成行动决策。本发明解决现有技术中计算资源消耗高、决策不透明以及适应性不足的问题，以实现在动态和复杂环境中的高效、可解释和可靠的决策过程。
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公开(公告)号：CN112884805B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202110019681.6
申请日：2021-01-07
Applicant: 清华大学
IPC: G06T7/246
Abstract: 本发明实施例公开了一种跨尺度自适应映射的光场成像方法，该方法包括：获取光场相机采集的光场图像和事件相机采集的灰度图，并根据光场图像和灰度图确定包含至少一个动态对象的当前区域分布图像和各动态对象对应的运动速度；根据光场图像、当前区域分布图像和各动态对象对应的运动速度确定运动显著性指标；根据运动显著性指标对各动态对象进行筛选，得到目标运动对象；根据目标运动对象确定目标图像。解决了在采集监控区域图像时由于微小变动导致的图像频繁、大量采集和处理的问题，可以有效过滤图像中不需要或者不期望关注的动态对象，减少数据处理量，提高数据分析速度，通过目标图像直观观察目标运动对象，方便后续数据处理。
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公开(公告)号：CN117146730B
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311411802.7
申请日：2023-10-27
Applicant: 清华大学
IPC: G01B11/22 , G06V20/64 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了全光智能计算三维感知系统及装置，该系统，包括参考光输入模块用于产生激光束；全光学结构光编码模块，用于基于激光束调制波前相位以生成空间模式随深度变化的结构光；结构光照明模块用于将生成的结构光照射到物体表面；全光学反射光解码模块，用于对物体反射的结构光中的深度信息在输出平面进行光强映射；三维信息采集模块用于利用光电探测器在输出平面获取光强信息以进行深度信息采集实现三维感知。本发明通过光线在被动光学系统中的传播过程来实现深度信息感知，且除了光源之外无需消耗其他能量，具有光速、低功耗的优势。
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公开(公告)号：CN117055274A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310819769.5
申请日：2023-07-05
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请涉及光学神经网络芯片技术领域，特别涉及一种信息路径可重构的光学神经网络芯片、设计方法及设备，其中，芯片包括：芯片基底和设置于芯片基底上的光学衍射层，其中，光学衍射层包括多个可重构衍射调制单元，光学衍射层基于可重构衍射调制单元的自身光学特性、数量、层数和空间分布动态重构折射率，并利用可重构衍射调制单元对光信号的集群调制效应，实现对一个或多个光信号波前传播特性的多自由度调制。由此，解决了相关技术中重构的光学神经网络芯片存在调制器物理尺寸大、集成度低且调控灵敏度和精度受限等问题。
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公开(公告)号：CN112951327B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202110175355.4
申请日：2021-02-09
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
Abstract: 本申请公开了一种药物敏感预测方法、电子设备及计算机可读存储介质，涉及药物检测技术领域，通过获取待训练癌细胞组织的基因测序数据和药物特征数据，根据药物特征数据对基因测序数据进行预处理后得到基因样本数据，根据基因样本数据和药物特征数据进行验证处理，得到预测模型和基因预测列表，通过基因预测列表和预测模型对待测癌细胞组织进行药物敏感性预测，能够快速精确地实现对临床病人的药物反应性预测，减少预测成本和时间成本，提高药效预测效率。
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