8月11日，肉漫屋 计算机系校聘副教授廖大双联合浙江大学和安徽农业大学研究团队，在国际电磁学著名期刊《电磁学研究进展（Progress In Electromagnetics Research）》（JCR一区，影响因子9.3）在线发表研究论文，题为《基于衍射神经网络的全息成像全局设计角度复用超表面（Global Designed Angle-multiplexed Metasurface for Holographic Imaging Enabled by the Diffractive Neural Network）》。肉漫屋 为论文第一作者单位，廖大双为第一作者。

该研究聚焦于人工智能与信息光学的交叉融合，提出并实验验证了一种基于衍射神经网络（Diffractive Neural Network, DNN）的角度复用全息超表面结构，为突破传统光学系统中“角度光学记忆效应”带来的信息冗余瓶颈提供了新思路。通过全局优化超表面相位分布，团队实现了在不同入射角下的高保真图像复原，显著提升了多通道光学信息编码能力。该设计采用兼容单层制造的几何相位结构，兼具工程可实现性和广谱鲁棒性，未来有望在增强现实、信息加密通信以及多视角显示等前沿领域发挥重要作用。

该研究得到了国家自然科学基金、安徽省自然科学基金和浙江省自然科学基金相关项目的资助。（计算机系 马剑）

论文链接：//www.jpier.org/PIER/pier.php?paper=25052305