Китай представил технологию 3D-голографической памяти с экстремальной плотностью данных
Группа китайских специалистов представила инновационную систему трехмерного голографического хранения данных, задействующую амплитуду, фазу и поляризацию световой волны для записи и считывания массивов информации. Данная технология позволяет кратно увеличить плотность размещения данных и существенно ускорить процесс их передачи.
В основе метода голографической памяти лежит использование лазерного излучения для фиксации цифрового контента. В отличие от традиционных накопителей, где запись ведется на поверхности носителя, голография формирует перекрывающиеся интерференционные структуры в самом объеме материала, что обеспечивает беспрецедентную емкость носителя.
Исследовательский коллектив под руководством профессора Сяоди Тана (Xiaodi Tan) из Педагогического университета провинции Фуцзянь внедрил методику поляризационной голографии, интегрировав сверточные нейронные сети для обработки сигналов. Им удалось превратить поляризацию света в самостоятельное информационное измерение, что ранее считалось труднореализуемым из-за проблем с сохранением и точной дешифровкой параметров волны.
Визуализация: Сяоди Тан, Педагогический университет Фуцзянь, КНР
Ученые спроектировали уникальную схему 3D-модуляции, которая управляет интенсивностью и фазой через два ортогональных состояния поляризации. Это позволило использовать единственный пространственный модулятор света для комплексного кодирования всех трех параметров. Для интерпретации полученных данных была обучена специализированная нейросеть, способная восстанавливать свойства световой волны, опираясь исключительно на замеры интенсивности.
Работоспособность концепции была подтверждена на компактной экспериментальной установке, где запись и восстановление информации проводились в поляризационно-чувствительной среде. Алгоритмический анализ изображений позволял выделить амплитуду, фазу и поляризацию, которые затем преобразовывались нейросетью в исходные трехмерные данные.
Результаты экспериментов продемонстрировали, что многомерное совместное кодирование значительно наращивает объем информации, размещаемой на одной голографической странице. Это открывает путь к созданию коммерческих систем хранения с колоссальной емкостью и высокой пропускной способностью.
Профессор Тан подчеркнул, что внедрение нейронных сетей для параллельного декодирования избавляет от необходимости проводить сложные прецизионные измерения, что значительно ускоряет процесс чтения. В перспективе это может привести к появлению сверхкомпактных дата-центров, качественному улучшению систем архивации и повышению эффективности сетевых коммуникаций.
На текущем этапе проект остается исследовательским, однако команда уже планирует увеличить число градаций кодирования для дальнейшего роста плотности записи и повысить стабильность физических носителей. Также рассматривается возможность интеграции технологий объемного мультиплексирования для обеспечения многоканального хранения данных.
Источник: iXBT
GeForce RTX 5090 вернулись в продажу в США по цене втрое выше рекомендованной
ИИ Muse научился совершать телефонные звонки за человека
Сверло, скрепка и пинцет: как прошивали консоли до эпохи нейросетей
Кроссплатформенный аналог генерации кадров NVIDIA DLSS с поддержкой видеокарт предыдущих поколений
От i486 до MMX: от каких технологий разработчики Linux отказались в 2026 году
Космоплану Dream Chaser разрешили приземляться на Земле как обычному самолёту
Starship пробыл на орбите семь часов: SpaceX готовится впервые поймать корабль башней Mechazilla
Как я разработал на Go демон для управления экраном кулера Ocypus в Linux