南京大学科研团队在集成光子神经网络与分布式声学传感的融合研究中取得重要进展，这一创新技术为基础设施监测领域带来新的发展契机。随着现代基础设施规模的不断扩大，如桥梁、隧道、管道等关键设施的安全性与稳定性监测需求日益迫切，传统监测手段在实时性、精度和覆盖范围方面存在一定局限。南京大学团队通过将光子神经网络的高效计算能力与分布式声学传感的空间感知特性相结合，实现了对基础设施声学信号的高灵敏度、实时分析与智能识别。
光子神经网络利用光子作为信息载体，具备高速并行处理和低功耗的优势，能够高效处理分布式声学传感系统采集的海量数据。分布式声学传感技术则通过光纤网络对声波振动进行连续监测，可覆盖广域范围并精确定位异常事件。两者集成后，系统能够实时捕捉基础设施中的微弱声学信号变化，例如桥梁结构的应力异常、管道泄漏的振动特征等，并通过神经网络算法进行模式识别与风险评估。
该技术的应用潜力广泛，不仅可提升基础设施监测的自动化与智能化水平，还能在灾害预警、城市安全等领域发挥重要作用。研究人员表示，未来将进一步优化系统架构，推动其在工业物联网和智慧城市中的实际部署。这一成果标志着光子计算与传感技术在基础设施维护中的创新应用，为相关领域的网络技术研究提供了新思路。
