南京大学团队凭借集成光网与DAS，积极助力基础设施监测水平升级
盖世汽车消息显示，在基础设施监测领域，分布式声学传感(DAS)系统堪称一项尖端技术。它能够敏锐地检测到长达数十公里的光纤电缆中出现的微小振动。从地震探测、石油勘探，到铁路监测以及海底电缆监控等诸多方面，DAS 系统都展现出了极高的应用价值。
然而，美中不足的是，DAS 系统在运行过程中会产生海量的数据，而这些数据在处理速度上存在着明显的瓶颈。这一问题极大地限制了该系统在那些需要即时响应的实时应用场景中的有效性。
为了更高效地处理 DAS 系统产生的数据，机器学习技术，尤其是神经网络，成为了极具潜力的解决方案。在过去的几十年里，使用 CPU 和 GPU 的传统电子计算的处理能力虽有显著提升，但在速度和能效方面，依然面临着一些根本性的限制。与之形成鲜明对比的是，光子神经网络另辟蹊径，它利用光来进行计算，而非传统的电。这种创新的方式提供了一种革命性的选择，有望在极低的功耗下实现更高的处理速度。
不过，要将光子神经网络这样的光学计算系统与 DAS 技术进行集成并非易事，其中面临着诸多重大技术挑战。特别是在处理复杂的数据结构以及确保精确的信号处理方面，存在着不少难题亟待解决。
据外媒报道，由南京大学邹宁睦博士所带领的研究团队积极探索，致力于开发一种创新的方法来突破这些技术障碍。相关的研究成果以论文的形式发表在了《Advanced Photonics》期刊上。在这篇报告中，详细探讨了他们新开发的时分复用光子神经网络加速器(TWM-PNNA)在处理 DAS 系统数据方面的应用情况，为解决 DAS 系统数据处理难题带来了新的希望与可能，也为基础设施监测领域的技术发展提供了新的思路。
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