Talk预告 | 浙江大学&西湖大学张灏淼：物理驱动计算全息 - 高效神经网络与软硬协同|光场|光学|张灏淼|浙江大学|神经网络|西湖大学

本期为TechBeat人工智能社区第794期线上Talk。

北京时间9月16日(周三) 20:00，浙江大学&西湖大学联合培养博士张灏淼的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播！

她与大家分享的主题是：物理驱动计算全息 - 高效神经网络与软硬协同。届时她将从光学传播与全息图生成的问题建模出发，介绍物理驱动算法与光学系统协同设计，并延伸到超表面等微纳器件的实现路径及其在 AI 眼镜、XR 和智能显示中的应用前景。

Talk·信息

主题：物理驱动计算全息 -高效神经网络与软硬协同

嘉宾：浙江大学&西湖大学·联合培养博士- 张灏淼

时间：北京时间9月16日(周三) 20:00

地点：TechBeat人工智能社区

http://www.techbeat.net/

Talk·介绍

随着 AR/XR、近眼显示与三维视觉的发展，显示技术正在从传统图像呈现走向对光场与波前的直接调控。计算全息以光传播物理为基础，通过数值方法生成可由真实硬件加载的全息图，实现对三维光场的高保真重建。本次分享将围绕“从光学传播到硬件实现”的主线，介绍物理驱动的计算全息算法、光学系统协同设计，以及进一步延伸到超表面与表面等离激元光刻等微纳实现路径，并讨论其在 AI 眼镜、XR 与下一代智能显示中的应用前景。

Talk大纲

1. 背景

从传统显示到计算全息，说明为什么全息显示是更接近真实光场重建的显示方式，以及计算全息在其中承担的角色。

2. 物理传播与问题建模

介绍 Fresnel/ASM 等光传播模型，说明全息图生成本质上是一个受物理约束的相位恢复逆问题，以及为什么直接端到端建模容易出现物理不一致和泛化问题。

3. 物理驱动的计算全息算法

介绍包括物理可解释二维全息、高速全彩视频全息、高质量三维全息以及面向近眼显示的连续瞳孔协同建模，强调如何把物理传播约束、时空建模和生成式先验结合起来。

4. 从算法到系统

介绍全息显示中的关键硬件与系统实现，包括 SLM、DMD 等波前调制器件，以及算法如何与真实光学系统协同设计、协同验证。

5. 从系统到器件

进一步讨论全息显示功能如何从可编程波前调制器件走向以超表面等亚波长结构为代表的微纳光学器件，在更紧凑的物理尺度上实现振幅、相位与偏振的精细调控。

6. 应用与展望

讨论计算全息在 AI 眼镜、VR/XR、近眼显示、数字光场与智能视觉中的应用潜力，并总结未来值得关注的研究方向。

Talk·预习资料

[1] Numerical and experimental analysis of patterning multi-period and multi-radius metasurfaces 论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2590049822000431

[2] Unfolding Framework with Complex-Valued Deformable Attention for High-Quality Computer-Generated Hologram Generation 论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/11210165

[3] High-Speed FHD Full-Color Video Computer-Generated Holography 论文链接：https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/38241

Talk·提问交流

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Talk·嘉宾介绍

张灏淼

浙江大学&西湖大学·联合培养博士

张灏淼是浙江大学与西湖大学联合培养计算机方向博士，导师为袁鑫老师，研究兴趣集中在计算成像与计算全息。她硕士就读于中国科学院大学，在罗先刚院士团队开展微纳加工及超表面光场调控相关研究。她曾在华为智能汽车解决方案 BU（引望）研发实习，探索下一代智能图像传感器。她拥有深度学习、计算光学、微纳制造多领域交叉研究积累，近五年以第一作者及共同第一作者发表 AAAI、ACM MM 等论文 6 篇。