南京大学研究人员集成光子神经网络与分布式声学传感 可用于基础设施监测

近日，南京大学的研究团队成功将光子神经网络与分布式声学传感技术相结合，为基础设施健康监测开辟了新路径。这项研究通过利用光子神经网络的强大计算能力与分布式声学传感的高灵敏度特性，实现了对桥梁、隧道等复杂结构的实时监测和异常预警。

传统的基础设施监测方法往往依赖于固定传感器点采集数据，存在覆盖范围有限、成本高昂等问题。而此次研发的技术能够以光纤作为传感媒介，将整个结构视为一个巨大的“传感器阵列”，实现全面覆盖和精准定位。当外界振动或应力作用于目标区域时，光纤中的光信号会发生相应变化，经过光子神经网络处理后可快速识别出潜在风险类型及位置。

此外，该系统还具备良好的抗干扰性能，在嘈杂环境中依然能保持较高精度。例如，在地铁沿线部署此装置后，不仅能够及时发现轨道松动等问题，还能有效区分列车运行引起的正常震动与其他可能威胁安全的因素。未来，随着算法优化和技术升级，这一成果有望进一步拓展至智慧城市建设和灾害预警等领域，为公共安全提供更可靠的支持。

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